Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

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Energía-industria-empleo: metodología Input/Output Eloy Álvarez Pelegry Ana Carmen Díaz Mendoza (coords.) Deusto Publicaciones Universidad de Deusto

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Energía-industria-empleo:metodología Input/Output

Eloy Álvarez PelegryAna Carmen Díaz Mendoza

(coords.)

DeustoPublicacionesUniversidad de Deusto

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Eloy Álvarez Pelegryy Ana Carmen Díaz Mendoza

(coords.)

2013Orkestra - Instituto Vasco de Competitividad

Fundación Deusto

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Report

Autores

José Luis Curbelo, Director General de Orkestra, Instituto Vasco de Competitividad.Arturo Gonzalo Aizpiri, Presidente del Comité Español del Consejo Mundial de la Energía (CECME) y Director de Relaciones Insti-tucionales y Responsabilidad Corporativa de Repsol.Eloy Álvarez Pelegry, Director de la Cátedra de Energía de Orkestra, Instituto Vasco de Competitividad.Juan Cruz Vicuña, Director General de la Sociedad de Hidrocarburos de Euskadi - Grupo EVE, Ente Vasco de la Energía.Ashutosh Shastri, Miembro Consultivo de los Comités de Combustibles Fósiles Limpios y de Energía, y Políticas Climáticas del WEC. Director de EnerStrat Consulting.Fernando Pendás Fernández, Ex Director del Departamento de Explotación y Prospección de Minas de la Universidad de Oviedo.Pablo Cienfuegos Suárez, Profesor titular de Departamento de Explotación y Prospección de Minas de la Universidad de Oviedo.Maximilian Kuhn, Editor Principal de Papeles de Estrategia del Centro Europeo de Energía y Recursos. «War Studies, Kings College London».Ignacio M.ª Echeberria, Presidente de Orkestra, Instituto Vasco de Competitividad.Xabier Garmendia, Viceconsejero de Industria y Energía del Gobierno Vasco.

Cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra sólo puede ser realizada con la autorización de sus titulares, salvo excepción prevista por la ley. Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derechos Reprográficos, www.cedro.org) si necesita fotocopiar o escanear algún fragmento de esta obra.

Con el apoyo de SPRI-Gobierno Vasco, Diputación Foral de Gipuzkoa, Euskaltel, Kutxa y Repsol-Petronor.

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Mundaiz 50, E-20012, Donostia-San SebastiánTel.: 943 297 327. Fax: 943 279 [email protected]

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ISBN: 978-84-9830-419-0Depósito Legal: BI - 1.873-2011

Impreso en España/Printed in Spain

Publicación impresa en papel reciclado.

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Índice

Presentación de la jornada 9

Energía y metodología Input/Output,por Eloy Álvarez Pelegry, director de la Cátedra de Energía de Orkestra 11

Relevancia y actualidad de la metodología Input/Output,por Ana Carmen Díaz Mendoza, investigadora de la Cátedra de Energía de Orkestra 13

Ponencias 15

Una revisión de las matrices de contabilidad social y de los modelos de equilibrio general aplicado en España,Manuel Alejandro Cardenete y Mari Carmen Delgado 17

Información necesaria para construir una matriz Input/Output. Matriz Input/Output de Cantabria,Francisco Parra 29

Un análisis de la descomposición de la rama eléctrica en las tablas Input/Output,Carmen Ramos, Eloy Álvarez Pelegry, Ana Carmen Díaz Mendoza y Unai Castro 53

Las tablas Input/Output y el tratamiento de productos y ramas de la energía: aspectos estadísticos y metodológicos,Agustín Cañada 69

Efectos económicos de la energía eólica en Aragón (1996-2012),Blanca Simón, José Aixalá Pastó, Luis Pérez y Pérez y Jaime Sanaú Villarroya 83

Socio economic impact assessment of future CSP (Concentrating Solar Power) deployment in Spain using an extended social accounting matrix,Ángeles Cámara Sánchez, Natalia Caldés Gómez, Mónica Flores García, Patricia Fuentes Saguar y Marta Santamaría Belda 95

A product orientate view on energy use,Michael Hartener 105

Cuantificación de escenarios de emisiones de CO2. El caso del País Vasco,Iñaki Arto 125

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El sector energético: fuentes estadísticas de análisis en la C.A. de Euskadi,Javier Aramburu Irizar, Felipe Pérez y María Victoria García Olea 139

Impacto económico de la clausura de una planta nuclear, Almaraz (España),Patricia Fuentes Saguar, Manuel Alejandro Cardenete y Juan Antonio Vega Cervera 151

Resumen de los estudios 165

Instituciones 171

Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad 173

Cátedra de Energía de Orkestra 173

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Presentación de la jornada

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Energía y metodología Input/Output

Eloy Álvarez PelegryDirector de la Cátedra de Energía de Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad

El interés de examinar la relación entre el mundo energético e industrial, con sus efectos inducidos con respecto a la creación de industrias, empresas y empleo, tiene una cierta tradición en nuestro país, pudiendo identificarse un primer hito con el Plan Energético de 1991, en el que se examinaba la indus-tria que se desarrollaría como consecuencia de acometer las inversiones de dicho plan, así como del em-pleo que consecuentemente se crearía.

Desde la Cumbre de Rio y el Protocolo de Kioto, la lucha contra el cambio climático ha ido configu-rando la búsqueda hacia una economía baja en carbono.

Además en Europa, las directivas que establecen objetivos en renovables, eficiencia energética y dis-minución de emisiones de CO2, han puesto en marcha el desarrollo y la implantación de un conjunto de tecnologías, que en muchos casos suponen la necesidad de subvenciones y ayudas.

Es quizás esta situación, la que ha espoleado e incentivado diferentes estudios sobre las relaciones entre las actividades del sector energético, y en particular, el eléctrico, y su interrelación con otras ramas y actividades económicas.

En Europa y en nuestro país, las asociaciones empresariales eólicas, y el foro nuclear, entre otros, han llevado acabo o encargado estudios que examinan con diferentes metodologías, no idénticas pero sí con bases comunes, estas implicaciones a partir fundamentalmente, de las tablas Input/Output.

La Cátedra de Energía de Orkestra, ha puesto en marcha un estudio sobre el impacto económico de la energía, tratando de que su examen sea lo mas homogéneo y amplio posible. El objetivo es mas bien ambicioso, y trata de desglosar, por un lado las energías convencionales y las renovables, y ya dentro de estas, detallar las diferentes tecnologías para poder tener, con una misma base, un análisis que permita sacar conclusiones lo mas contrastadas posibles.

En nuestro país, la tradición del análisis de Input/Output, y en particular, los relativos a la energía tie-nen una considerable tradición. Así, de los análisis iniciales basados fundamentalmente en la matriz de consumos intermedios, se ha pasado a la metodología de las matrices de contabilidad social que reco-gen, no solo estos consumos, sino también los sectores institucionales y el sector exterior. Por el lado de la matriz de la demanda final, se incorporan también a parte de éstos, los factores productivos, el ahorro y la inversión.

Con el fin de contrastar las diferentes metodologías y poner en común los diferentes trabajos e in-vestigaciones que bien referidos a tecnologías concretas, a instalaciones o a subsectores energéticos, se han ido llevando a cabo tanto a niveles Autonómicos, como del Estado, la Cátedra convocó y organizó esta jornada, que tuvo lugar el 11 de julio en Bilbao, y que llevó por título «Evolución y contrastes de las metodologías sobre la relación economía-industria y empleo».

Debo confesar además, que como Director de la Cátedra de Energía de Orkestra fue para mí un pla-cer contar con la participación de los ponentes de esta jornada, Manuel Alejandro Cardenete, Francisco Parra, Carmen Ramos, Agustín Cañada, Erik Dietzenbacher, Blanca Simon, Ángeles Camara, Michael

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Hartner, Iñaki Arto, Marivi García, Javier Aramburu y Felipe Pérez. También me gustaría agradecer a los co-autores de los estudios aquí presentados, Juan Antonio Vega-Cervera, Unai Castro, Mari Carmen Del-gado, José Aixalá Pastó, Luis Pérez y Pérez, Jaime Sanaú Villarroya, Natalia Caldés Gómez, Mónica Flores García, Patricia Fuentes Saguar y Marta Santamaría Belda.

Desde el comienzo de la organización de esta jornada, hemos tenido en mente la idea de publicar los textos de las ponencias, y este es el resultado de esos trabajos que el lector tiene en sus manos.

No es exagerado afirmar, que ante la situación de déficit tarifario, de crisis económica, y la imperiosa necesidad de innovación tecnológica y de desarrollo industrial, los análisis que soporten con rigor las re-laciones entre energía, industria y empleo, deben aportar una base muy solvente para una toma de deci-siones eficaz y acertada.

Es nuestra intención que mediante esta publicación, contribuyamos modestamente a tal empeño.

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Relevancia y actualidad de la metodología Input/Output

Ana Carmen Díaz MendozaInvestigadora de la Cátedra de Energía de Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad

Me complace presentarle el libro que recoge la practica totalidad de las ponencias presentadas en la jornada «Evolución y contrastes de las metodologías sobre la relación economía-industria y empleo». Di-cha jornada tuvo lugar el 11 de julio de 2012, en el Aula 34 de La Comercial, Universidad de Deusto, en el Campus de Bilbao.

Esta jornada se presentó como una excelente oportunidad para permitir el intercambio de ideas y re-sultados de investigaciones derivadas del análisis científico sobre la metodología basada en el Análisis In-put/Output y las Matrices de Contabilidad Social, las cuales juegan un papel esencial en el ámbito cientí-fico y, cuyas conclusiones obtenidas pueden ser muy relevantes en la toma de decisiones políticas.

La jornada trató de examinar la interrelación de energía-industria y empleo en el nuevo contexto energético con un enfoque internacional y con aplicación al País Vasco, mediante la metodología de análisis Input/Output y el análisis de modelos sectoriales.

Gracias a los modelos multisectoriales podemos estudiar diversos aspectos de la estructura econó-mica de los países y regiones. Además, estos modelos nos permiten integrar datos económicos con da-tos medioambientales, lo que nos da una visión social y no solo económica de la situación que estemos analizando.

Además sabemos que el sistema energético es un punto clave de la economía de un país, por lo que creemos que el análisis de estos modelos, centrando la atención en las energías renovables y fósiles, puede ser de gran utilidad para tratar de buscar soluciones a los problemas, hacer propuestas de me-jora, que nos ayuden a superar estos tiempos de crisis e incertidumbre.

Como sabemos, una de los principales fortalezas de esta metodología, es sin duda, su capacidad de llevar a cabo estudios de impacto sobre variables económicas de interés como son la producción o el empleo.

Un sector fundamental en la economía española es el sector energético y dentro de él, el de las ener-gías renovables está cobrando un auge muy importante que requiere de un estudio y análisis pormenori-zado, con el objetivo de determinar su importancia real y su potencial de crecimiento y de arrastre de la economía en su conjunto.

El análisis Input/Output puede emplearse justamente con este objetivo: conocer y prever la evolución y relevancia del sector energético en la economía española en su conjunto y, en concreto, analizar su im-pacto en los niveles de empleo.

Comenzando con unas notas sobre la metodología Input/Output del Director de la Cátedra de Ener-gía de Orkestra, Eloy Álvarez Pelegry, a continuación se presentan, los textos de las ponencias presenta-das en la jornada, así como un estudio realizado por Juan Antonio Vega Cervera que no fue presentado en la Jornada, pero que consideramos importante para este report monográfico sobre la metodología Input/Output y las aplicaciones en el campo de la energía, ya que se basa en la metodología tratada en la jornada y además hace un estudio de impacto en el empleo, que consideramos muy relevante. Final-

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mete se presenta un resumen de los estudios presentados y las biografías de los autores pueden consul-tarse en la web de Orkestra.

El objetivo fundamental de esta jornada «Evolución y contrastes de las metodologías sobre la rela-ción economía-industria y empleo», fue el de la puesta en común y el debate de las experiencias de to-dos los participantes. Con esto, pudimos clarificar planteamientos y obtener nuevas ideas que espera-mos, que sean provechosas en nuestros posteriores análisis e investigaciones.

Esperamos que la lectura resulte de interés para el lector y sirva para alimentar foros de reflexión y debate sobre este tema.

Por último, no quisiera finalizar sin agradecer la colaboración del equipo de trabajo de la Cátedra de Energía de Orkestra para la organización de esta jornada y al conjunto de los miembros de Orkestra. Me gustaría dar también las gracias a Mikel Vega por su contribución para la edición de este documento.

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Ponencias

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Una revisión de las matrices de contabilidad social y de los modelos de equilibrio general aplicado en España

Presentado por Manuel Alejandro CardeneteCatedrático de Economía Aplicada en la Universidad Pablo de Olavide,

Investigador de la Joint Research Centre de la Comisión Europea

Mari Carmen DelgadoUniversidad Pablo de Olavide

1. Introducción

Desde los orígenes de la ciencia económica, ha estado presente la necesidad de disponer de instru-mentos analíticos para avanzar en el conocimiento de los hechos económicos. En las últimas décadas se ha producido un desarrollo creciente de los modelos de equilibrio general aplicado (MEGA), como ins-trumentos de análisis de los fenómenos económicos y de las intervenciones públicas en la economía.

El equilibrio general aplicado acude a la fuente teórica del equilibrio general, inspirada por el sis-tema walrasiano de integración e interdependencia económica entre todos los agentes, convirtiéndolo en plenamente operativo. Así pues, un MEGA puede definirse como una representación empírica de una economía, bajo la cual los mercados están interrelacionados y los precios de bienes, servicios y factores primarios garantizan la situación de equilibrio de dicha economía. Las hipótesis de comportamiento in-corporadas en estos modelos, las especificaciones tecnológicas, las parametrizaciones de los datos a par-tir de las cuentas nacionales y otras fuentes y su nivel de desagregación, tanto en producción como en consumo, proveen una nueva percepción de la asignación de recursos y de la distribución de la renta ante políticas alternativas, a partir de lo que se conoce como análisis de estática comparativa1.

El análisis del equilibrio general estuvo confinado durante mucho tiempo únicamente al ámbito de la teoría; su desarrollo, sobre todo a partir de la mitad de los setenta, cuando las autoridades económicas vieron en esta teoría un instrumento descriptivo de gran utilidad, lo ha convertido en una herramienta valiosa para el trabajo de política económica aplicada. Este progreso fue debido, en gran parte, a la me-jora que sobre la teoría propiciaron autores como Arrow y Debreu (1954), que formalizaron matemáti-camente el concepto de equilibrio competitivo y demostraron su existencia en condiciones generales, aportando una solución definitiva a la conjetura de Walras. Posteriormente, el desarrollo de los algorit-mos computacionales y su aplicación en el software informático, ha supuesto el vínculo imprescindible entre los aspectos teóricos formales del equilibrio general y la realidad económica cuantificable. Gracias a todo ello, en la actualidad no sólo es posible la obtención de soluciones de equilibrio, sino que además los costes de ejecución de los MEGA son perfectamente manejables por el investigador.

En el terreno empírico, la construcción de un MEGA exige conocer el valor de todos los parámetros o variables exógenas del modelo. Estos parámetros pueden obtenerse mediante estimaciones economé-tricas o, por el contrario, pueden obtenerse mediante el procedimiento de calibración. Las exigencias de la calibración en el plano empírico son menores en comparación a las estimaciones econométricas, y ello

1 Para más información, véase Cardenete, Guerra y Sancho (2012).

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explica que esta técnica sea muy habitual en la disciplina del equilibrio general aplicado. Asimismo, en gran parte de los modelos de equilibrio general los parámetros se calibran a partir de una base de datos consistente y sistemática, conocida como matriz de contabilidad social (MCS)2.

Una Matriz de Contabilidad Social (MCS) o Social Accounting Matrix (SAM) es una base de datos que representa de un modo consistente, para un período de referencia, todos los flujos de bienes, ser-vicios y renta entre todos los agentes de una economía; es decir, es una representación matricial a nivel desagregado del flujo circular de la renta. Dichas transacciones reflejan las relaciones existentes entre los agentes económicos, describiendo las operaciones de producción, de distribución, de uso de la renta y de acumulación. Puesto que recoge todas las interacciones existentes en una economía, constituye un sistema contable de equilibrio general.

Una MCS proporciona información referida a un año de aspectos tales como la estructura, composi-ción y nivel de la producción, el valor añadido generado por los factores de producción y la distribución de la renta entre los diferentes grupos de economías domésticas. Al incluir tanto las transacciones que se realizan en los Sectores Productivos como las que se realizan en los Sectores Institucionales así como las transacciones entre Sector Productivo y Sectores Institucionales, nos proporciona una visión global de la estructura económica de una nación o región.

En cuanto a su estructura, una MCS es una base de datos, en formato de cuadro de doble entrada, que recoge el flujo de ingresos y gastos de todos los agentes de una economía en un período temporal de referencia. Por convenio, en las filas de la MCS se representan los ingresos monetarios de las cuen-tas y en las columnas se muestran los respectivos gastos. A partir de la estructura contable que repre-senta una MCS se pueden observar las diferentes identidades macroeconómicas que verifica. En el nivel más simplificado se pueden representar mediante las siguientes expresiones: PIB desde la perspectiva del gasto, PIB desde la perspectiva de la renta, usos de la renta, cuentas públicas y cuenta exterior.

Las MCS comenzaron a construirse en la década de los sesenta, siendo el pionero Stone (1962), quien desarrolló el concepto de Matriz de Contabilidad Social y quien elaboró el Sistema de Cuentas Na-cionales de las Naciones Unidas de 1968 (SCN68), donde se incluyen por primera vez las MCS como un método alternativo de presentación del sistema completo de cuentas.

Dada la importancia que estaban adquiriendo las MCS, en la década de los noventa los sistemas de cuentas nacionales propusieron un método para construirlas. Así lo hace el Sistema Europeo de Cuen-tas Nacionales y Regionales publicado en 1995 (SEC95)3, que es el marco contable para los países de la Unión Europea y es la versión europea del Sistema de Cuentas Nacionales de las Naciones Unidas (SCN93). El SEC95 sustituye al Sistema Europeo de Cuentas Económicas Integradas publicado en 1970 (SEC70) y es de obligado cumplimiento en los países de la Unión Europea para la elaboración de las es-tadísticas económicas a nivel nacional y regional.

El objetivo de este capítulo es presentar una revisión de las Matrices de Contabilidad Social y de las aplicaciones que los modelos de equilibrio general han tenido en la economía española, tanto a nivel na-cional como regional.

2. Matriz de Contabilidad Social y el Modelo de Equilibrio General Aplicado en España

2.1. Las Matrices de Contabilidad Social

Aunque las Matrices de Contabilidad Social se construyen desde varias décadas atrás, en España no fue hasta mediados de los años 80 cuando apareció la primera matriz, elaborada por Kehoe et al. (1988). A partir de esa primera matriz se elaboraron otras que representaron a la economía española. Entre ellas podemos encontrar: la matriz elaborada por Uriel (1990), la elaborada por Polo y Sancho

2 Véase, por ejemplo, Pyatt (1988) o Pyatt y Round (1985) para una descripción de estas bases de datos.3 Publicado como Reglamente (CE) n.º 2223/96 del Consejo de 25 de junio de 1996 relativo al sistema europeo de cuentas

nacionales y regionales de la Comunidad.

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(1993), la de Uriel et al. (1997) para el Instituto Nacional de Estadística, las desarrolladas en los trabajos de Fernández y Polo (2001), de Rubio (2001), de Morilla y Llanes (2004), de Uriel et al. (2005), de Llanes et al. (2005), de Cardenete, y Sancho (2006), de Morilla, Cardenete y Llanes (2009), de Cámara, Flores y Fuentes (2009) o de Cansino, Cardenete, Ordóñez y Román (2012).

A continuación, en la tabla 1, se recogen las citadas contribuciones, el año en el que se publicaron y para el que se elaboraron dichas MCS para España.

Tabla 1. Matrices de Contabilidad Social para España

Autor Año de publicación Año de referencia

Kehoe et al. 1988 1980Uriel 1990 1980Polo y Sancho 1993 1987Uriel et al. 1997 1990Fernández y Polo 2001 1990Rubio 2001 1990Morilla y Llanes 2004 2000Morilla, Cardenete y Llanes 2005 1995-1998Uriel et al. 2005 1995Cardenete y Sancho 2006 1995Morilla, Cardenete y Llanes 2009 2000Cámara, Flores y Fuentes 2009 2005Cansino, Cardenete, Ordóñez y Román 2012 2006

Fuente: Elaboración propia a partir de Monrobel (2010).

2.2. Los Modelos de Equilibrio General Aplicado

El primer intento de construir un modelo de equilibrio general aplicado para España se atribuye a Ahijado (1983). El objetivo de este trabajo se centraba en evaluar el impacto sobre la economía española de la reforma del impuesto sobre la renta del año 1979. Sin embargo, el modelo presentado mostraba una serie de singularidades que lo alejaban de la metodología propia del equilibrio general walrasiano. En concreto, no era posible la calibración del modelo con la que reproducir el equilibrio de referencia, dada la falta de una base de datos consistente.

No fue hasta mediados de la década de los ochenta cuando en España se dieron los primeros pa-sos en el uso de los modelos walrasianos como herramienta de simulación. Así, el modelo precursor con una estructura propia de equilibrio general se construye por Kehoe, Manresa, Noyola, Polo, Sancho (1988). Este modelo, que se llamó MEGA-1, marca el inicio en el equilibrio general computable en Es-paña. En él se analizó el impacto de la introducción del Impuesto sobre el Valor Añadido (IVA) en la eco-nomía española, en sustitución del antiguo régimen de imposición indirecta en cascada basado en el Im-puesto sobre el Tráfico de las Empresas (ITE). A partir de este momento, comienzan a publicarse otros trabajos basados en los modelos de equilibrio general. En Manresa, Polo y Sancho (1988) se evaluaba el nuevo régimen de imposición indirecta mediante un modelo de coeficientes fijos en la producción y en el gasto, que suponía una generalización del marco Input/Output clásico. Adicionalmente, Kehoe, Man-resa, Polo y Sancho (1989) utilizaron la estructura del MEGA-1 para efectuar un análisis de sensibilidad de los resultados de la introducción del IVA ante cambios en la regla de cierre del modelo, modificando las variables endógenas y exógenas respectivamente.

Posteriormente se desarrolló el MEGA-2, que sirvió de base analítica para evaluar el impacto del Acta Única Europea sobre la economía española (Polo y Sancho, 1993a). Siguiendo esta línea de trabajo, y ex-plotando el desarrollo del MEGA-2, Polo y Sancho (1990) cuantificaron el papel de las cuotas empresa-riales a la Seguridad Social sobre la economía española, mediante la disminución de un 30% en los tipos impositivos de este impuesto.

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Paralelamente, el MEGA-2 sirvió de marco para evaluar las consecuencias sobre la economía espa-ñola de algunas reformas fiscales. Así, Polo y Sancho (1991) analizaron distintas modificaciones imposi-tivas que garantizaran un mismo nivel en la recaudación del sector público. Concretamente, se simuló una sustitución de cotizaciones empresariales a la Seguridad Social por IVA y una sustitución de IRPF por IVA, haciendo una especial referencia en la eficiencia asociada a dichas modificaciones impositivas. So-bre la base del MEGA-2, en Polo y Sancho (1993b) se efectuó una validación ex-post de los resultados con relación a la liberalización comercial del Acta Única Europea.

Por otra parte, Kehoe, Polo y Sancho (1995) presentan un contraste ex-post de los resultados repor-tados por el MEGA-1 con relación a la reforma fiscal del año 1986. El estudio acerca de la validez del modelo se completa con un análisis de sensibilidad a la especificación del mercado de trabajo y a la regla de cierre. Los autores concluyen que, en general, los resultados del modelo fueron robustos si se tienen en cuenta los shocks exógenos que afectaron a la economía española en el año 1986.

La publicación de la SAM de España de 1990 propició la posterior aparición de modelos computa-cionales que utilizan esta matriz como base numérica para la calibración de los respectivos parámetros o variables exógenas. En esta línea, Ferri (1998) analiza los efectos sobre la economía española derivados de un aumento del gasto público en educación. Por otra parte, Gómez (1998) presenta un modelo de equilibrio general de la economía española con dos versiones, competitivo y no competitivo, para eva-luar los efectos del Mercado Único Europeo.

La problemática de la inmigración se ha materializado también en aportaciones de equilibrio gene-ral aplicado para la economía española. En este ámbito, Ferri, Gómez y Martín (2001) estudian las con-secuencias de la creciente entrada de inmigrantes, mediante un modelo de equilibrio general computa-ble de competencia perfecta en los mercados. Posteriormente, Ferri, Gómez y Martín (2002), utilizan el anterior modelo para evaluar las consecuencias sobre la economía española ante una posible movilidad intersectorial de inmigrantes, combinada con una situación de discriminación salarial en el mercado la-boral. Adicionalmente, Sancho (2004) presenta una cuantificación del coste marginal en bienestar del sistema impositivo español mediante un modelo de equilibrio general aplicado.

El problema de la contaminación medioambiental ha propiciado el desarrollo de aportaciones que se enmarcan dentro de la disciplina del equilibrio general aplicado. Como exponente de MEGA medioam-biental aplicado al caso español, podemos citar a Manresa y Sancho (2005), donde se utiliza un modelo de equilibrio general para analizar la existencia del doble dividendo (reducción de emisiones, aumento de bienestar y aumento del empleo) en la economía española.

En la tabla 2 también se recogen las contribuciones de los modelos no competitivos de la economía española, como el trabajo de Roland-Host, Polo y Sancho (1995) en el que se analiza los efectos de la li-beralización comercial sobre la economía española, a partir de una representación con rendimientos cre-cientes a escala en algunos sectores de producción. Posteriormente, Gómez (1998) construye un modelo de competencia imperfecta basado en una representación de oligopolio de Cournot con libertad de en-trada y salida en la industria manufacturera y en los servicios. Sobre la base de este modelo, Bajo y Gó-mez (2000) amplían el análisis mediante la incorporación de supuestos acerca del tamaño del país.

Dentro del análisis de políticas fiscales, Gómez (1999) analiza la reforma de las cotizaciones empre-sariales a la Seguridad Social del año 1995. Más tarde, Bajo y Gómez (2004) efectúan una ampliación del anterior modelo mediante una desagregación de los hogares de la economía en doce categorías di-ferenciadas. Con relación al análisis de la política medioambiental, Gómez y Kverndokk (2002) analizan aspectos de fiscalidad y medio ambiente mediante un modelo de equilibrio general de competencia im-perfecta.

En los últimos años han ido aumentando los trabajos en los que se aplica la metodología de equili-brio general, predominando aquellos que se encuentran clasificados en el ámbito de política medioam-biental. Podemos destacar en este ámbito trabajos como el de Labandeira, Labeaga y Rodríguez (2005), que simulan una hipotética reforma en España introduciendo un impuesto sobre las emisiones de CO2, con reducción simultánea en las cotizaciones sociales, proporcionando una doble ganancia de bienestar (ambiental y fiscal), el de André y Cardenete (2008, 2010) en el que diseñan políticas públicas combi-nando técnicas multicriterio y la modelización de equilibrio general computable que les permite construir un conjunto de políticas eficientes en términos de crecimiento económico y emisiones contaminan tes,

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así como ampliar el conjunto de objetivos de política, en André, Cardenete y Romero (2009) se propone una metodología para abordar el diseño conjunto de políticas macroeconómicas y políticas del medio ambiente, teniendo en cuenta objetivos macroeconómicos (crecimiento económico, inflación, desem-pleo, déficit público) y las metas ambientales (CO2, NOx y SOx las emisiones) en este contexto de un mo-delo de equilibrio general computable, en Labandeira y Rodríguez (2010) se analiza la eficiencia y los efectos distributivos del sistema de emisiones de la UE, y también incorporaran algunas simulaciones hi-potéticas (un ámbito más amplio del mercado, impuestos al carbono) y por último en Rodrigues, Linares y Gómez (2011) se evalúan los efectos indirectos de la reducción de la demanda de electricidad de los hogares para el mercado español.

En el ámbito de política fiscal podemos encontrar también trabajos recientes como el de Gómez y Pascual (2009) que cuantifica y analiza a través de un modelo de equilibrio general los efectos que po-drían derivarse de la reducción del fraude fiscal, el de André y Cardenete (2009) que cuantifica el trade-off entre dos objetivos de política específicos como son el crecimiento y la inflación en el momento de diseñar la política fiscal y el de Cardenete (2009) que realiza una primera aproximación a un escenario de mayor federalismo fiscal, a través de un modelo de equilibrio general computable bi-regional, que si-gue la doctrina tradicional de equilibrio walrasiano, ampliado con la inclusión del sector público y del sector exterior, y basado en las matrices de contabilidad social de Andalucía y España.

A continuación mostramos la tabla 2, que contiene una agrupación de los MEGAs de la economía española citados anteriormente:

Tabla 2. Modelos de Equilibrio General Aplicado de la economía española

Publicación Simulación

Política fiscal

Kehoe, Manresa, Noyola, Polo, Sancho (1988)Manresa, Polo y Sancho (1988)Kehoe, Manresa, Polo y Sancho (1989)Polo y Sancho (1990)Polo y Sancho (1991)Kehoe et al. (1995)Ferri (1998)Gómez (1999)Bajo y Gómez (2004) Sancho (2004)Gómez y Pascual (2009)André y Cardenete (2009)Cardenete (2009)

Introducción del IVAIntroducción del IVAIntroducción del IVA y sensibilidad al cierre Reducción 30% cotizaciones sociales de empresariosSustitución IRPF y cotizaciones sociales por IVAEfectos del IVAIncremento del gasto público en educaciónReforma fiscal 1995Reducción cotizaciones sociales por niveles de cualificaciónAumento marginal de todos los tipos impositivosReducción del fraude fiscalEficiencia de las políticasFederalismo fiscal

Política comercial

Polo y Sancho (1993a)Roland-Holst, Polo y Sancho (1995)Gómez (1998)Bajo y Gómez (2000)

Mercado Único EuropeoLiberalización comercialMercado Único EuropeoMercado Único Europeo y suspuestos acerca del tamaño del país

Validación ex-post

Polo y Sancho (1993b)Kehoe, Polo y Sancho (1995)

Efectos Mercado Único EuropeoEfectos IVA y sensibilidad (cierre y mercado trabajo)

InmigraciónFerri, Gómez y Martín (2001)Ferri, Gómez y Martín (2002)

Entrada de inmigrantesEntrada de inmigrantes y movilidad sectorial

Política medioambiental

Gómez y Kverndokk (2002)Manresa y Sancho (2005)Labandeira, Labeaga y Rodríguez (2005)André y Cardenete (2008)André, Cardenete y Romero (2009)André y Cardenete (2010)Labandeira y Rodríguez (2010)Rodrigues, Linares y Gómez (2011)

Sustitución de cotizaciones sociales por impuestos de emisión CO2

Sustituciones impositivas por impuestos emisiones CO2

Efectos de una reforma fiscal verdeDiseño de políticas eficientesPolítica macroeconómica y ambientalEficiencia de la política ambientalEficiencia del sistema de emisiones de la UEReducción de la demanda de electricidad de los hogares

Fuente: Elaboración propia a partir de Cardenete y Llop (2005).

© Universidad de Deusto - ISBN 978-84-9830-419-0

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3. Matriz de Contabilidad Social y el Equilibrio General Aplicado regional

3.1. Las Matrices de Contabilidad Social regionales

La descentralización administrativa y la paulatina asunción de competencias por parte de las Comu-nidades Autónomas españolas han provocado que desde el año 1986 el Instituto Nacional de Estadística (INE), elabore la Contabilidad Regional de España. Independientemente del interés de las Comunidades Autónomas de contar con una MCS regional, la publicación de la mayoría de las MCS regionales perte-necen al ámbito académico y científico y no de forma oficial a los institutos de estadística.

En este epígrafe se realizará una breve descripción de todas las MCS regionales que se han elabo-rado en nuestro país, con el fin de tener una visión global de los trabajos que se han realizado en este ámbito de investigación.

La primera MCS regional fue publicada por Curbelo (1986) para Andalucía referida al año 1980. A partir de esa primera matriz regional, se elaboraron otras, entre las que podemos encontrar: Rubio (1995) que elaboró una MCS para Castilla-León referida al año 1985, Manresa y Sancho (1997) pu-blicaron una MCS para Cataluña con datos del año 1987, Cardenete (1998) elaboró la segunda MCS para Andalucía referida al año 1990, este mismo año De Miguel et al. (1998) elaboraron la MCS para la comunidad extremeña referida al año 1990, actualizada más tarde por De Miguel, Cardenete y Pé-rez (2005) al año 2000. Llop y Manresa (1999) publicaron la segunda MCS para Cataluña referida al año 1994. En el mismo año Manrique de Lara (1999) elaboró la primera MCS de Canarias para el año 1990. La tercera para Andalucía fue elaborada por Cardenete y Moniche (2001) para el año 1995, que más tarde, fue ampliada incluyendo una desagregación de impuestos por Cardenete y Sancho (2003). Lima y Cardenete (2006) publicaron la cuarta MCS para Andalucía, ahora para el año 1999. Para Astu-rias se dispone de dos MCS para el año 1995 publicadas por Ramos et al. (2001) y Argüelles y Benavides (2003). Para Galicia se publicó la MCS del año 1999 por Fernández et al. (2006). Baleares dispone de

Tabla 3. Matrices de Contabilidad Social regionales

Autores Región Año de publicación Año de referencia

Curbelo Andalucía 1986 1980Rubio Castilla y León 1995 1985Manresa y Sancho Cataluña 1997 1987Cardenete Andalucía 1998 1990De Miguel et al. Extremadura 1999 1990Llop y Manresa Cataluña 1999 1994Manrique de Lara Canarias 2001 1990Cardenete y Moniche Andalucía 2001 1995Ramos et al. Asturias 2001 1995Argüelles y Benavides Asturias 2003 1995Cardenete y Sancho Andalucía 2004 1995Gómez, Tirado y Rey-Maquieira Baleares 2004 1997De Miguel et al. Extremadura 2005 2000Lima y Cardenete Andalucía 2006 1999Fernández-Macho et al. Galicia 2006 1999Polo y Valle Baleares 2007 1997Cámara Madrid 2008 2000Mainar y Flores Aragón 2009 1999Cardenete y Fuentes Andalucía 2009 2005Cardenete, Fuentes y Polo Andalucía 2010 2000Mainar et al. Aragón 2009 2005Monrobel Madrid 2010 2002Pérez y Cámara Aragón 2010 2005Cámara et al. Madrid 2010 2005

Fuente: Elaboración propia a partir de Cámara, Cardenete y Monrobel (2011).

© Universidad de Deusto - ISBN 978-84-9830-419-0

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dos MCS para el año 1997 publicadas por Gómez et al. (2004) y por Polo y Valle (2007). La Comunidad Autónoma de Aragón dispone de una MCS para el año 1999, y dos para el año 2005, publicadas por Flores y Mainar (2009), por Mainar, Flores y Duarte (1999) y por Pérez y Cámara (2010) respectivamente. Las dos últimas para Andalucía han sido elaboradas por Cardenete y Fuentes (2009) y Cardenete, Fuen-tes y Polo (2010) para el año 2005 y para el año 2000 respectivamente. La primera para la Comunidad de Madrid fue publicada por Cámara (2008) referida al año 2000, Monrobel (2010) elaboró la segunda para el año 2002 y Cámara et al. (2010) elaboraron la tercera para el año 2005.

En la página anterior presentamos en la tabla 3 las matrices de contabilidad social regionales que he-mos descrito en este epígrafe.

3.2. Los Modelos de Equilibrio General Aplicado regionales

Como se ha comentado anteriormente, la aparición de información estadística a nivel regional en Es-paña ha dado lugar a la creación de modelos de equilibrio general aplicados en el ámbito regional.

Esta incipiente regionalización del equilibrio general aplicado presenta un indudable interés, en el sentido que permite acercarnos a ámbitos económicos particulares, en los que las políticas públicas o los nuevos escenarios económicos pueden producir unos efectos específicos, difiriendo de aquéllos que se-rían representativos del conjunto de la economía española.

A raíz de la publicación de la MCS de Andalucía para el año 1995 fueron Cardenete y Sancho (2003), los que elaboraron un modelo de equilibrio general para Andalucía, el cual, evaluaba las conse-cuencias regionales de la reforma del IRPF acontecida en el año 1999. Sobre la base del anterior modelo, en Cardenete (2004) se analizan los efectos de las cotizaciones empresariales a la Seguridad Social en la economía andaluza.

Siguiendo esta línea de investigación, se han elaborado otros modelos para la economía andaluza, pero con diferentes aplicaciones. El problema de la contaminación medioambiental en la región anda-luza ha sido estudiado por André, Cardenete y Velázquez (2005), que evalúan el impacto de la incorpo-ración de un impuesto ecológico compensado por una reducción del impuesto sobre la renta o, alterna-tivamente, de las cotizaciones de empresarios a la Seguridad Social, bajo la hipótesis de déficit público constante y por Fuentes (2008) que evalúa posibles medidas en política medioambiental, que posibiliten la reducción de emisiones contaminantes y analiza sus efectos sobre la economía regional.

Por otro lado, el problema de escasez de agua, se analiza en trabajos como Velázquez, Cardenete y Hewings (2006) donde se analizan los efectos que tendría un incremento en la tarifa del agua del sector agrario sobre la conservación del recurso, la eficiencia en el consumo y la posible relocalización sectorial del mismo; unos años más tarde este trabajo será mejorado por Cardenete y Hewings (2011). Un objetivo similar se persigue en Cardenete y Velázquez (2008) donde se analiza la posible mejora de la eficiencia en el consumo de agua debido a la modernización de los sistemas tecnológicos de riego en la agricultura andaluza.

En la aplicación de modelos de equilibrio general referentes a energía renovables, los trabajos de Cardenete et al. (2010) estiman el impacto económico regional del desarrollo de las energías renovables basadas en el uso de la biomasa y en Cansino et al. (2011) estiman el impacto sobre las actividades pro-ductivas del incremento de la capacidad de las plantas termosolares instaladas en Andalucía.

Otra aplicación de estos modelos se estudia en Lima y Cardenete (2007, 2008 y 2009) y Lima, Carde-nete y Usabiaga (2010) donde se analiza el impacto que han tenido los Fondos Estructurales Europeos so-bre esta región en distintos marcos de programación. Por último, para Andalucía se han realizado otras aportaciones referidas a políticas públicas, federalismo fiscal y análisis de la inflación y el desempleo como son los trabajos de André y Cardenete (2009), Cardenete (2009) y André et al. (2012), respectivamente.

El primer exponente de equilibrio general para Cataluña se presenta en Manresa y Sancho (2004), que toma como referencia el año 1987. El trabajo analiza la intensidad energética sectorial de la econo-mía catalana mediante el uso de los modelos lineales de multiplicadores y se estiman las cifras globales de emisiones contaminantes, con distinción entre aquellas emisiones originadas en el ámbito productivo y aquellas emisiones procedentes del consumo final. Adicionalmente, Llop y Manresa (2004) presentan

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un modelo de equilibrio general para la economía catalana cuyo objetivo consiste en analizar las conse-cuencias regionales de una posible reforma en las cotizaciones de empresarios a la Seguridad Social, in-corporando distintos supuestos de incidencia de esta figura impositiva entre los empresarios y/o trabaja-dores. Unos años más tarde Llop y Ponce (2012) analizan las ventajas y desventajas asociadas a distintos instrumentos de política que pueden ser aplicados a la gestión del agua en Cataluña.

Para la economía de Extremadura, De Miguel (2003) presenta un modelo de equilibrio general con el objetivo de analizar una posible reforma de la Política Agraria Común que eliminara las subvenciones que recibe el sector agrario de la Unión Europea y De Miguel, Cardenete y Pérez (2009) simulan los efec-tos sobre la economía de Extremadura que se producirían por un nuevo impuesto sobre la ventas mino-ristas de algunos hidrocarburos.

El mercado del agua en las Islas Baleares también ha sido objeto de estudio mediante este tipo de modelos. Gómez, Tirado y Rey-Maquieira (2004) estiman con un modelo de equilibrio general las ganan-cias de bienestar a través de un intercambio voluntario de agua y Tirado, Lozano y Gómez (2006, 2010), analizan las ganancias potenciales en bienestar asociadas al establecimiento de un mercado de derechos sobre agua para uso agrícola y simulan los efectos de un mercado de agua en la agricultura ante esce-narios de reducción en la dotación de agua, respectivamente. También el sector turístico balear ha sido analizado; en Valle (2007) se construye un MEGA con el que se analiza, por un lado, los efectos que tendría en el conjunto de la economía de Baleares una reducción del turismo de un 10% y en segundo lugar, se estudian los impactos económicos de una serie de posibles reformas fiscales (disminución del IRPF, incrementos en las cotizaciones sociales, etc.) en la economía de las islas Baleares.

A continuación presentamos en la tabla 4 los MEGAs regionales citados en este epígrafe.

Tabla 4. Modelos de Equilibrio General Aplicado regionales

Autores RegiónAño de

publicaciónSimulación

Cardenete y Sancho Andalucía 2003 Reforma del IRPFCardenete Andalucía 2004 Efectos de las cotizaciones empresariales André, Cardenete y Velázquez Andalucía 2005 Impuesto ecológico vs reducción IRPFVelázquez, Cardenete y Hewings Andalucía 2006 Incremento de la tarifa del agua en el sector agrarioLima y Cardenete Andalucía 2007 Fondos Estructurales EuropeosFuentes Andalucía 2008 Introducción de una ecotasa por emisiones de CO2Lima y Cardenete Andalucía 2008 Fondos Estructurales EuropeosCardenete y Velázquez Andalucía 2008 Eficiencia en el consumo de aguaLima, Cardenete y Usabiaga Andalucía 2010 Fondos Estructurales EuropeosLima y Cardenete Andalucía 2009 Fondos Estructurales EuropeosAndré y Cardenete Andalucía 2009 Políticas públicasCardenete Andalucía 2009 Federalismo fiscalCardenete et al. Andalucía 2010 Energía renovablesCardenete y Hewings Andalucía 2011 Incremento del precio del agua en el sector agrícolaCansino et al. Andalucía 2011 Instalación de una planta termosolar André et al. Andalucía 2012 Desempleo vs InflaciónManresa y Sancho Cataluña 2004 Sustituciones impositivas por impuestos a emisiones de CO2Llop y Manresa Cataluña 2004 Reforma en las cotizaciones empresarialesLlop y Ponce Cataluña 2012 Políticas de abastecimiento de aguaDe Miguel Extremadura 2003 Reforma de la PACDe Miguel, Cardenete y Pérez Extremadura 2009 Inclusión de un impuesto a determinados hidrocarburosGómez, Tirado y Rey-Maquieira Islas Baleares 2004 Ganancias de bienestar a través del intercambio volunta-

rio de aguaTirado, Lozano y Gómez Islas Baleares 2006 Establecimiento de un mercado de derechos sobre agua

para uso agrícolaValle Islas Baleares 2007 Reformas fiscales

Reducción del consumo turísticoTirado, Lozano y Gómez Islas Baleares 2010 Reducción en la dotación de agua

Fuente: Elaboración propia.

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4. Conclusiones

A lo largo de los años, las aportaciones de equilibrio general para la economía española se han cen-trado en diversas temáticas económicas, como la política fiscal, comercial, medioambiental o la inmigra-ción, lo que pone de manifiesto la versatilidad del equilibrio general en el estudio de los hechos econó-micos y el gran potencial de estos modelos como herramienta de investigación.

A causa de la publicación de la Contabilidad Regional de España por parte de los institutos de esta-dística, las aportaciones de equilibrio general han aumentado en lo últimos años, abriéndose una nueva vertiente de publicación con la construcción de modelos de equilibrio general aplicado a nivel regional, que permite profundizar en los efectos particulares de cada región, mejorando por tanto la capacidad explicativa de los modelos y permitiendo el avance en el conocimiento de las realidades económicas indi-vidualizadas.

En los últimos años, la literatura del equilibrio general aplicado está también incorporando compor-tamientos dinámicos y expectativas en los agentes. Así, de un mismo modo, la globalización creciente de los escenarios económicos hace necesario avanzar en la elaboración de modelos multirregionales o mul-tipaís, para captar las nuevas interacciones que se producen en los mercados internacionales.

De esta forma, el desarrollo de técnicas para la solución empírica de los modelos de equilibrio gene-ral walrasiano ha abierto el campo de la modelización aplicada y ha permitido el uso de modelos para el análisis de muchos mercados simultáneamente. En España, el uso de estos modelos de equilibrio general como técnica de simulación no ha sido muy tardío, y en la actualidad, las instituciones gubernamentales están empezando a tener en cuenta estos modelos a la hora de tomar decisiones de política económica, sobre todo en el área fiscal.

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Información necesaria para construir una matriz Input/Output. Matriz Input/Output de Cantabria

Presentado por Francisco ParraJefe del servicio de Estadísticas del Instituto de Estadística de Cantabria

1. Introducción

El marco Input/Output es una operación estadística de síntesis, donde se clasifican el conjunto de operaciones estadísticas que dan lugar a las llamadas estadísticas derivadas, con las cuales se elaboran cuentas, balances, indicadores, previsiones, etc. El marco Input/Output es además la base sobre la que se inicia una serie de cuentas nacionales, cuyo resultado más relevante es el calculo del Producto Interior Bruto (PIB). En el sistema de Contabilidad Nacional de España el último marco Input/Output publicado es el del 2000 que dio lugar a la serie contable 2000-2007, la nueva serie de la Contabilidad Nacional de España. Base 2008 publicará en diciembre de este año el marco Input/Output y los cuadros contables que configuran su base.

El marco Input/Output ofrece el mayor detalle contable de las relaciones productivas que se dan en-tre los diferentes agentes que intervienen en el sistema económico: empresas, administraciones, institu-ciones sin fines de lucro, hogares y resto del mundo. Estos se clasifican como productores en ramas de actividad, y se ofrece detalle de los productos producidos, según sean adquiridos por los consumidores finales o interindustriales, junto a la remuneración de los trabajadores, las rentas que obtienen los go-biernos por la producción (impuestos menos subvenciones) y las rentas empresariales (excedentes bru-tos) que obtiene los agentes por las actividades productivas que desarrollan. Estas relaciones se precisan en los Sistemas Contables de Referencia, en nuestro país el Sistema Europeo de Cuentas (SEC), que de-dica el capítulo 9 a la elaboración de marcos Input/Output.

Dado el abanico de relaciones económicas que contempla el marco Input/Output, su elaboración requiere del estudio y análisis de un amplio elenco de estadísticas que cubren los campos de: cuentas anuales de empresas, presupuestos de los gobiernos, estadísticas sociales, comercio exterior, mer-cado laboral, agricultura, energía, vivienda, comercio, transporte, banca y seguros, etc. Siendo en la mayor parte de las ocasiones necesaria la elaboración de operaciones estadísticas especificas para disponer de información de áreas que no están suficientemente cubiertas en la planificación estadís-tica (consumos interindustriales e inversión ó encuestas a instituciones sin fines de lucro al servicio de los hogares).

Lo cierto es que los requerimientos informativos de un marco Input/Output son de tal magnitud en lo relativo a la información estadística que hay que reunir, analizar y sintetizar, y a las operaciones eco-nómicas a investigar, que este se elabora una vez para que sirva de base al sistema contable para un pe-riodo relativamente amplio de años. No obstante, existen técnicas de actualización anual de un marco Input/Output que pueden consultarse en el manual de Eurostat sobre elaboración de tablas de origen y destino (Eurostat, 2008).

En las páginas que siguen detallaremos el proceso de elaboración del marco Input/Output de Can-tabria de 2007 (MIOCAN-07), la planificación del proyecto y las fuentes estadísticas disponibles, las clasificaciones utilizadas, la operación diseñada para cubrir las lagunas en cuanto a información esta-

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dística, unos breves apuntes de cómo se ha utilizado esta para determinar las operaciones y magnitu-des recogidas en el MIOCAN-07, el proceso de cierre y una breve presentación de los resultados obte-nidos.

2. Desarrollo del proyecto

El primer paso que hay que dar de cara a la elaboración de un marco Input/Output es definir el pro-yecto y su alcance. El MIOCAN-07 se elaboró a lo largo de los años 2009 y 2010 y se publicó en diciem-bre de 2010. El proyecto se planteó en tres fases, que incluían, a su vez, el desarrollo de los siguientes trabajos o tareas:

a) Fase I:

— Elaboración de documento metodológico.— Definición de las clasificaciones de sectores y productos.— Estudio, revisión, organización y análisis de la información existente: estadísticas del INE, Minis-

terios, Gobierno de Cantabria, organismos privados y entidades sin fines de lucro, etc.— Reclasificación de las estadísticas en CNAE-2009 y CPA-2008.— Realización de entrevistas especializadas.— Realización de la «Encuesta de Consumos Interindustriales e Inversión».

b) Fase II:

— Estudio sobre el empleo.— Estudio sobre impuestos y subvenciones.— Estudio sobre márgenes comerciales y de transporte.— Estudio sobre las operaciones de comercio exterior.— Estimación de las operaciones de las administraciones públicas.— Estimación provisional de la demanda final por productos: consumo regional y consumo inte-

rior, formación bruta de capital y exportaciones.— Estimación provisional de las cuentas de bienes y servicios, de producción y de explotación por

ramas de actividad.

c) Fase III:

— Análisis oferta-demanda por productos.— Elaboración del marco Input/Output.— Presentación final del trabajo.

Las fuentes estadísticas utilizadas en la elaboración del MIO de Cantabria de 2007 figuran en el Anexo tabla 1.

3. Clasificaciones de ramas y productos

Un aspecto clave en la elaboración de los marcos Input/Output son las clasificaciones de ramas y productos. Estas clasificaciones tienen que ser coherentes con las establecidas en el marco metodo-lógico adoptado (SEC-95), en el MIOCAN-2007 eran las clasificaciones de actividades y productos en base a las clasificaciones CNAE-2009 y CPA-2008, pero además hay que tener en cuenta la estructura productiva de la economía de referencia (Cantabria), y respetar el secreto estadístico. A partir de las fuentes estadísticas disponibles (directorios de empresas y estadísticas sectoriales), se establecen las cla-sificaciones de ramas de actividad y productos, agrupando secciones de las clasificaciones de referen-cia o desagregado éstas. En el MIOCAN las clasificaciones elegidas figuran en el Anexo tabla 2 y en el Anexo tabla 3.

A efectos de elaborar la tabla simétrica se ha establecido la clasificación homogénea del Anexo ta-bla 4.

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4. Adaptación de las fuentes estadísticas base a las nuevas clasificaciones

La definición de las clasificaciones de ramas y productos en la CNPA-08 y CNAE-09 exigió adaptar los ficheros fuente a las nuevas clasificaciones de productos y actividades que no estaban vigentes en el momento en que se habían elaborado las estadísticas estructurales y de empleo. La adaptación se rea-lizó según tres procedimientos:

4.1. Empleo

Se ha construido una matriz de conversión de CNAE 93 a CNAE 2009 por ramas de actividad. Para elaborar esta matriz se ha utilizado el fichero de micro datos de afiliaciones a la Seguridad Social del se-gundo semestre de 2008, clasificado según la CNAE 93, y el primero de 2009 que utiliza la CNAE 2009. Con ambos registros se ha obtenido una muestra común:

a) Fichero de cuentas (R. General y Mar ajena): De los 23.703 registros en 2008, la muestra común con 2009 es de 21.065.

b) Fichero de Afiliados (R.E.T.A y Resto regímenes): De los 49.625 registros en 2008, la muestra co-mún con 2009 es de 45.365.

Una vez obtenida la muestra común por regímenes, convenientemente depurada de inconsistencias y errores, se ha construido una tabla cruzada con el número de trabajadores en una y otra CNAE, que es utilizada como matriz de conversión.

4.2. Estadísticas estructurales del INE y Ministerio de Fomento

Se ha realizado una correspondencia a nivel de NIF entre las encuestas estructurales del INE de 2008, cuyos registros aparecen codificados según la clasificación en CNAE-2009, y los registros de la encuesta de 2007, codificados según la clasificación CNAE-93. En el caso de los establecimientos de 2007 no en-cuestados en el 2008, se ha buscado una correspondencia única en base al fichero de correspondencias CNAE-93 y CNAE-09, y cuando ello no ha sido posible se ha buscado la correspondencia en el directorio de empresas de Cantabria de 2008, que incorpora la CNAE-09 a través del DIRCE, el registro de la segu-ridad social y otras fuentes estructurales.

4.3. Correspondencias propias

Se han realizado correspondencias propias para los ficheros de la encuesta de presupuesto fa-miliares, comercio exterior de aduanas, programas y artículos presupuestarios de las liquidaciones presupuestarias facilitadas por la Consejería de Economía y Hacienda del Gobierno de Cantabria, IGAE, etc.

5. Encuesta de consumos interindustriales y de inversión

5.1. Introducción

La encuesta especifica para el MIO es habitual en la elaboración de marcos regionales, ya que la ma-yor parte de la estadística oficial sobre sectores tiene como unidad objetivo la empresa y no el estableci-miento. En la estadística oficial no existe información con suficiente detalle de costes y mercados (regio-nal, interior y exterior) y las muestras tampoco tienen una cobertura sectorial completa, hay sectores que no se encuestan (sector financiero, educación y sanidad privada), y otros en los que las muestras son muy pequeñas.

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Los marcos nacionales también requieren una operación específica sobre los consumos intermedios e inversión (operación estadística 5012 del Plan Estadístico Nacional 2009-2012), pero limitada al cono-cimiento más detallado de los tipos y distribución de los inputs asociados a los procesos de transforma-ción industrial.

El detalle que se expone a continuación es el de la operación estadística de Consumo interindustria-les e inversión diseñada para el MIOCAN-07.

5.2. Objetivos y descripción general de la operación

La elaboración del marco Input/Output de Cantabria para 2007 requiere conocer la información so-bre los flujos de compra y venta de bienes y servicios que realizan las unidades económicas locales de Cantabria en el territorio económico de Cantabria, en el resto de España, en la Unión Europea y en el resto del mundo.

Parte de esta información se obtiene de fuentes estadísticas sobre el comercio exterior y de encues-tas estructurales de empresas que, como la Encuesta Industrial de Empresas o la Encuesta Anual de Ser-vicios del Instituto Nacional de Estadística, investigan información sobre el origen geográfico de las com-pras o el destino geográfico de las ventas que realizan los establecimientos y empresas de Cantabria. No obstante, esta información se solicita para el conjunto de las compras y ventas realizadas y no incluye in-formación de agrupaciones de bienes y servicios que es necesaria para el detalle que requiere la tabla In-put/Output.

Por otro lado, el tratamiento de la producción secundaria y auxiliar establecido en el marco Input/Output con la estadística actual solo puede contemplarse de forma parcial, siendo necesario comple-mentar esta información a través de una investigación estadística específica: la Encuesta de Flujos Inte-rindustriales y de Inversión elaborada por el Instituto Cántabro de Estadística.

El hecho de que sea necesario conocer la estructura y el origen geográfico de sus compras y ventas con vistas a elaborar la matriz de origen y destino del marco Input/Output, determina que en este caso la información se solicite sobre el detalle, así como el destino geográfico de los bienes producidos y los servicios prestados. También se solicita información de detalle sobre las subvencio-nes de explotación a fin de diferenciar las subvenciones de los productos de otras subvenciones de la producción.

La correcta valoración de las compras y producciones sectoriales según el SEC obliga a descontar los márgenes comerciales y de transporte. Por tanto, en la investigación sobre los flujos se solicitará infor-mación sobre los márgenes que se aplican en las actividades comerciales y los canales comerciales utili-zados en las empresas en ventas y/o compras: directas al público y fabricantes, a mayoristas, a minoristas o a intermediarios de comercio.

En definitiva, el contenido de los objetivos que determinan el diseño de la operación hace que la en-cuesta se considere como una estadística de base que permita conocer la estructura productiva de Can-tabria y de los inputs utilizados en el proceso productivo.

La materialización de estos objetivos supone recabar información que al menos cubriese los siguien-tes aspectos:

a) Ingresos con detalle sectorial de los mismos.b) Compras y gastos con detalle sectorial de los mismos.c) Inversiones con detalle sectorial de los bienes adquiridos.d) Datos cualitativos relativos al origen geográfico de las distintas partidas de ingresos, gastos e in-

versiones.e) Márgenes comerciales aplicados a actividades comerciales.f) Datos cualitativos relativos al canal comercial utilizado en la venta y adquisición de los ingresos y

gastos e inversiones.g) Datos sobre el origen administrativo de las subvenciones de explotación recibidas.

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5.3. Unidad estadística. Ámbito de la investigación

A la hora de diseñar una operación estadística de estas características aparecen, al menos, dos tipos de unidades, que pueden o no coincidir. Nos estamos refiriendo a:

a) La unidad objetivo, de quien se recaba la información.b) La unidad informante, a quien se dirige el cuestionario.

La unidad informante es tradicionalmente la empresa. Sin embargo, resulta obvio que la unidad ob-jetivo en este tipo de investigaciones debe ser el conjunto de establecimientos que operan en la región, ya que la componente regional de este trabajo determina que no se deba considerar una unidad como la empresa o unidades superiores como grupos o holdings que, en general, tienen una localización geo-gráfica múltiple no necesariamente englobada en una región, y también parece evidente la imposibilidad de acudir a unidades inferiores.

Para definir el ámbito geográfico de la investigación, siguiendo las normas comunes, se utiliza la vi-sión «interior» frente a la «regional». Es decir, el objeto de la investigación es el conjunto de estableci-mientos ubicados dentro de los límites de la región, con independencia de la localización de la sede de la empresa o del lugar de residencia de los trabajadores y propietarios.

5.4. Directorio inicial y sus actualizaciones. Estimación del colectivo

Uno de los principales problemas que se plantean en la realización de estadísticas económicas es po-der disponer de un directorio exhaustivo y actualizado.

El directorio a utilizar en esta investigación será el directorio de empresas y establecimientos del Insti-tuto Cántabro de Estadística.

En Cantabria hay 44.504 empresas o instituciones que desarrollan actividades económicas en acti-vidades no agrícolas, ni en las propias de las administraciones publicas, asociaciones y servicios para los hogares (CNAE 93: 01, 02, 03, 75, 91, 95, 99).

La distribución de estas empresas por grandes sectores de actividad figura en:

Tabla 1. Unidades económicas censadas en la Comunidad de Cantabria

Ramas de actividad Total Menos de 50 50 y más

01. Extractivas (CNAE 10 a 14) 37 36 102. Industria (CNAE 15 a 37 excepto 23) 3.089 2.967 12203. Energía (CNAE 23, 40 y 41) 74 70 404. Construcción (CNAE 45) 7.305 7.245 6005. Comercio (CNAE 50 a 52) 11.450 11.408 4206. Hostelería (CNAE 55) 7.018 7.002 1607. Transporte (CNAE 60 a 62) 2.817 2.805 1208. Otros servicios (*) 12.715 12.557 158

Total industria, energía, construcción y servicios 44.505 44.090 415

(*) No se incluyen las actividades de la CNAE 93 siguientes: 01, 02, 03, 75, 91, 95, 99.

No se incluyen las comunidades de propietarios.

Fuente: Directorio de Empresas y Establecimientos de Cantabria (depurado a fecha 30 de mayo de 2008).

5.5. Muestra

El tema del muestreo en la investigación económica del tipo que se presenta es materia controver-tida dadas las características de la unidad de encuestación y el contenido o conjunto de cuestiones que se le demanda.

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Por un lado, está la heterogeneidad del colectivo (tipo de organización, estrategia, proceso produc-tivo, etc.) que hace difícil encontrar conglomerados de unidades en los que unas cuantas representen, en todos sus aspectos, a otras. Por otro lado, el tipo de variables que se quiere investigar a través de la encuesta y, en muchos casos, el bajo nivel de correlación entre las mismas.

Dado que plantear la solución censal determinaría un coste de la operación que presupuestaria-mente la haría inabordable. La alternativa muestral presenta unas ventajas comparativas evidentes dado su menor coste, su tratamiento más simple y que, aunque se trate de un subconjunto, su composición, al determinarla a priori fijando criterios de proporcionalidad para sectores de actividad, garantiza la re-presentatividad de la población.

Con todo, es tal la heterogeneidad de las unidades de un cierto tamaño, ante las variables que se investigan, que la decisión más adecuada es combinar un tramo censal y una muestra. En concreto, se propone investigar censalmente las unidades mayores de 50 trabajadores y definir una muestra para el resto.

Tomada esta solución, hay que considerar otros muchos elementos antes de definir la estructura concreta de la muestra. Normalmente se acepta que en colectivos de este tipo se puede obtener una cierta homogeneidad si se estratifica la muestra en función de la actividad principal de la unidad y su ta-maño (medido en términos de número de ocupados).

Desde estas premisas se puede hablar de una «esperanza de respuesta» sobre la muestra inicial que determine el número total de establecimientos a visitar en base a un «objetivo de respuesta». Este úl-timo se debe de fijar en función del presupuesto. Así es una investigación circunscrita a 1.000 estableci-mientos, distribuidos de la siguiente forma:

a) Parte censal (o marco de lista), determinada por todos los establecimientos mayores de 50 ocupa-dos.

b) Parte muestral (585 empresas).

La parte muestral, representa el 1,31% de las empresas menores de 50 ocupados y se seleccionarán por estratificación (utilizándose como variables de clasificación la actividad principal y el nivel de empleo) de forma sistemática, con arranque aleatorio, con cuota proporcional pero teniendo en cuenta que en cada casilla de cruce se seleccionará el número de unidades suficientes que salvaguarden, con la espe-ranza de respuesta prevista, el secreto estadístico (en el muestreo propuesto se consideran un mínimo de 5 encuestas).

Estas últimas restricciones dan a la muestra final un carácter más uniforme (y menos proporcional) de cara a asegurar una cobertura mínima en todos los casos y evitar una concentración excesiva en casillas supuestamente homogéneas.

La distribución de las encuestas por los sectores anteriores quedaría distribuida de la siguiente forma:

Tabla 2. Muestra para la encuesta de flujos interindustriales y de inversión

Ramas de actividad Total Menos de 50 50 y más

01. Extractivas (CNAE 10 a 14) 6 5 102. Industria (CNAE 15 a 37 excepto 23) 161 39 12203. Energía (CNAE 23, 40 y 41) 9 5 404. Construcción (CNAE 45) 155 95 6005. Comercio (CNAE 50 a 52) 191 149 4206. Hostelería (CNAE 55) 107 91 1607. Transporte (CNAE 60 a 62) 49 37 1208. Otros servicios (*) 322 164 158

Total industria, energía, construcción y servicios 1.000 585 415

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5.6. Cuestionarios

Se han diseñado seis tipos de cuestionarios para:

a) Industria.b) Construcción.c) Comercio.d) Hostelería.e) Transportes.f) Servicios.

5.7. Resultados finales

Las encuestas validas realizadas fueron:

Tabla 3. Encuestas válidas realizadas

Cuestionario Establecimientos Empleo VAB a pb (miles de euros)

Comercio 182 8.679 274.194Construcción 127 6.203 275.771Hostelería 88 2.062 54.017Industria 169 17.527 1.179.786Servicios de mercado 395 2.5237 1.531.541Servicios de no mercado 22 1.178 26.525Transporte 62 1.673 78.475

Total general 1.045 62.559 3.420.310

La cobertura de la encuesta en términos de empleo ha sido del 23% del empleo total. Por otro lado, una vez valorado el VAB a precios básicos de las encuestas realizadas, resultaron los siguientes niveles de cobertura para los establecimientos de mercado, en relación con el VAB de la Contabilidad Regional de España (CRE) del INE de 2007:

Tabla 4. Tasa de cobertura de la encuesta en relación con el VAB

Sector de actividad Cobertura VAB

Industria 47,70%Construcción 17,43%Servicios de mercado 32,19%

Destacar que, técnicos del ICANE, realizaron entrevistas directas explicando el proyecto a las siguien-tes empresas:

APIA XXI ALTADISGLOBAL STEEL WIRE VITRINORSAINT GOBAIN ROBERT BOSCH ESPAÑA FÁBRICA TRETO, S.A.NESTLE ESPAÑA, S.A. SIDENOR INDUSTRIAL, S.L.EDSCHA ESPAÑA, S.A. EQUIPOS NUCLEARES, S.A.PLÁSTICOS ESPAÑOLES, S.A. (Grupo Armando Álvarez) FERROATLÁNTICA, S.L.BRIDGESTONE NISSAN MOTOR IBERICA, S.A.SOLVAY TEKA INDUSTRIAL, S.A.TEXTIL SANTANDERINA BSH ELECTRODOMÉSTICOS ESPAÑA, S.A.CEMENTOS ALFA, S.A. NEXANS IBERIA, S.L. (B3)

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6. Análisis estadísticos

En general, los datos que figuran en las tablas de consumos intermedios e inputs primarios pro-ceden de las encuestas estructurales y los registros administrativos, utilizándose la encuesta de con-sumos interindustriales e inversión para obtener detalles de las producciones secundarias y auxiliares. No obstante, hay algunos sectores y operaciones en donde hay que hacer análisis estadísticos especí-ficos.

La operaciones que figuran en la tabla de destinos finales, requiere de estudios específicos opera-ción a operación, utilizándose como fuentes estadísticas, las estadísticas de consumo, las estadísticas de aduanas, la estadísticas estructurales sobre sectores y los registros administrativos.

6.1. Agrario y pesquero

La principal fuente de información para la agricultura, ganadería, silvicultura, son las Cuentas Econó-micas de la Agricultura que en Cantabria las elabora el ICANE. Otras fuentes de información son la red contable agraria nacional y la estadística de superficie y corta de maderas, elaboradas por el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente.

Con respecto a la rama de pesca la principal fuente de información utilizada son los indicado-res económicos de pesca marítima, el Censo de la flota pesquera operativa, y la encuesta de esta-blecimientos de acuicultura cuya fuente es el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Am-biente.

6.2. Energía

Desde el punto de vista de la oferta, los sectores de las industrias energéticas y mineras tienen como fuente principal la encuesta industrial de empresas. Desde el punto de vista de la demanda final, es la encuesta de presupuestos familiares, en tanto que los consumos intermedios se valoran a partir de la encuesta de consumos interindustriales e inversión. No obstante, la información base se consolida con la información de la estadística eléctrica y minera del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, y memorias e informes de la Comisión Nacional de la Energía y del Ministerio de Industria, Turismo y Co-mercio.

La información obtenida directamente de las empresas y consumidores ha de corresponderse de al-guna forma con la información sobre consumos energéticos procedente de los balances de la energía eléctrica, sectorializaciones de los consumos energéticos y precios y tarifas energéticas.

En las tablas regionales es muy importante determinar el origen interior de los suministros. En el MIOCAN-07 se consideran interiores los márgenes de transporte y distribución, la cogeneración de ener-gía, y las producciones energéticas hidráulicas y eólicas.

6.3. Financieros

En el marco Input/Output los ingresos y costes operativos de los servicios financieros se valoran a partir de los resultados económicos de los establecimientos que operan en el mercado, si bien los már-genes financieros o Servicios Financieros Medidos Indirectamente (SIFMI), se contabilizan de forma es-pecífica.

Los SIFMI constituyen la remuneración indirecta obtenida por las instituciones financieras en las ope-raciones de depósitos y préstamos que realizan con sus clientes. Los SIFMI se determinan sobre la base del siguiente modelo:

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Page 37: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

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Tabla 5. Contabilización de los SIFMI

Depósito Préstamo

Montante X YTasa interés nominal a bInterés nominal (efectivamente pagado o recibido) aX bYTasa interés de referencia c cSIFMI (c-a)X (b-c)Y

En las tablas regionales lo que se hace es regionalizar los SIFMI nacionales a partir de las variables de créditos y depósitos.

6.4. Servicios de no mercado

Los servicios de no mercado se estiman a partir de la información obtenida de las liquidaciones pre-supuestarias de la comunidad autónoma de Cantabria, de sus organismos autónomos y de sus corpo-raciones locales, así cómo de las liquidaciones del estado, seguridad social y organismos autónomos del estado en la comunidad autónoma de Cantabria que facilita el IGAE. También se han tenido en cuenta las liquidaciones presupuestarias de la universidad de Cantabria.

La estimación del servicio de personal doméstico remunerado se obtiene a partir de la Encuesta con-tinua de presupuestos familiares, del Instituto Nacional de Estadística.

6.5. Consumo

El consumo de hogares se estima a partir de la encuesta de presupuestos familiares y un estudio de los gastos turísticos a partir de las fuentes estadísticas sectoriales (estadísticas de ocupación hotelera y del gasto turístico del Instituto de Estudios Turísticos). Hay información complementaria en el panel de consumo alimentario del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, informes y memo-rias sobre los sectores energéticos, tabaco, gasto sanitario y farmacéutico, etc.

6.6. Inversión

La Formación Bruta de Capital Fijo se valora en las estadísticas de empresas y registros administrativos de las AAPP, detallándose por productos con la información directamente solicitada en la Encuesta de Con-sumos interindustriales y de inversión, si bien hay que incorporar una valoración de la inversión en vivienda residencial por parte de los hogares, para lo que se utiliza la estadística sobre vivienda y construcción.

6.7. Comercio exterior

La información sobre importaciones procede básicamente de las encuestas de consumos interindus-triales que sobre todo en las tablas regionales investiga los mercados de origen y destino incluyendo el comercio interregional. La información obtenida es complementada con la que figura en las encuestas estructurales (cifra de negocios, compras y servicios exteriores por mercados) y las estadísticas de adua-nas que ofrecen información de detalle para las operaciones con la UE y el resto del Mundo.

6.8. Márgenes y precios

Los márgenes se estiman a partir de las encuestas de comercio del INE (márgenes de comercio mayo-rista y minorista) y de la información obtenida con las encuestas de consumos interindustriales sobre ca-nales comerciales y utilización de los medios de transporte.

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Page 38: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

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Para determinar los precios básicos, además hay que obtener las tasas medias de IVA en base a los tipos vigentes, y una valoración de los impuestos a los productos y subvenciones que se aproximar en unos casos según la legislación vigente y en otros según las liquidaciones presu-puestarias.

7. Proceso de cierre

Una vez obtenidas las diferentes operaciones económicas en base a las fuentes estadísticas utilizadas y la encuesta de flujos de compra y venta, se procedió al cierre de la tabla analizando la situación pro-ducto a producto.

En cualquier caso, se aprecia que los procedimientos estimativos no tienen que converger en equi-librio oferta y demanda, por lo que hay que analizar los resultados obtenidos en el marco del equilibrio que contempla la tabla. Para ello se establecieron los siguientes criterios:

a) Establecer el análisis a nivel de los 72 productos.b) Establecer el análisis sobre la base de las valoraciones a precios básicos y de adquisición, lo que

implica tener un detalle producto a producto de los diferentes márgenes e impuestos que deter-minan esta valoración.

c) Una vez observado el desajuste entre usos y destinos, utilizar las diferentes estimaciones obteni-das para la debida conciliación (hay que tener presente que se disponen de diferentes estimacio-nes de operaciones a través de diferentes fuentes, por ejemplo el comercio exterior con el resto de Europa se puede conocer a través de la estadística de aduanas, de las encuestas estructurales y de la encuesta de flujos de compra y venta).

d) Analizar la calidad estadística de las diferentes fuentes (por ejemplo, en determinados productos las clasificaciones que se utilizan en presupuestos familiares son muy agregadas y los ratios obte-nidos pueden estar desviados de la realidad).

e) Proceder al ajuste mediante métodos de optimización en base a la operación que ofrece la mayor calidad estadística.

Una vez cerrados los diferentes productos, se obtienen las diferentes tablas de valoraciones de pre-cios de adquisición y de precios básicos, con sus correspondientes detalles de márgenes para los diferen-tes agentes comerciales y de transportes, y de impuestos a los productos y subvenciones.

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Page 39: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

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8. Resultados finales del MIOCAN 2007

A continuación se presentan los principales resultados macroeconómicos y coeficientes analíticos, y las tablas de origen y destino simplificadas a 6 ramas de actividad.

Tabla 6, 7 y 8

Tabla 6. Componentes del producto interior bruto

Componentes de la oferta

VAB precios básicos 11.633.815 89,76%

Sector primario 311.868 2,41%Industria 2.009.650 15,51%Energía y suministros 221.045 1,71%Construcción 1.533.478 11,83%Servicios 7.557.774 58,31%Servicios de mercado 5.675.888 43,79%Servicios de no mercado 1.881.885 14,52%

Impuestos netos sobre los productos 1.327.322 10,24%

Componentes de la demanda

Gasto en consumo final de los hogares 7.439.889 57,40%Gasto en consumo final de las AAPP y IPSFL 2.305.725 17,79%Formación bruta de capital 4.319.977 33,33%Exportaciones 7.739.477 59,71%Importaciones 8.843.932 68,23%

Componentes de la renta

Remuneración de asalariados 5.679.885 43,82%

Sector primario 36.937 0,28%Industria 1.221.264 9,42%Energía y suministros 58.894 0,45%Construcción 746.306 5,76%Servicios 3.616.484 27,90%Servicios de mercado 1.938.308 14,95%Servicios de no mercado 1.678.176 12,95%

Excedente de explotación bruto / Renta mixta bruta 5.933.272 45,78%

Sector primario 304.308 2,35%Industria 777.915 6,00%Energía y suministros 159.086 1,23%Construcción 750.115 5,79%Servicios 3.941.848 30,41%Servicios de mercado 3.731.959 28,79%Servicios de no mercado 209.889 1,62%

Impuestos netos sobre la producción y las importaciones 1.347.979 10,40%

Producto interior bruto a precios de mercado 12.961.137

Unidades: miles de euros y %.

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© Universidad de Deusto - ISBN 978-84-9830-419-0

Page 43: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

43

9. Referencias

EUROSTAT (2008): «Manual of Supply, Use and Input/Output Tables». Methodologies and Working papers.INE (2009): Marco Input/Output de España 2006.INE (2005): Contabilidad Nacional de España. Base 2000. Servicios de intermediación financiera medidos indirecta-

mente (SIFMI). Mayo de 2005.MUÑOZ, A.; PARRA, F. y SANTOS, J. (2001): «Métodos de construcción de contabilidades nacionales y tablas Input/

Output en España. Técnicas de análisis Input/Output», Cuadernos de la UNED, UNED.UNITED NATIONS (1999): «Handbook of National Accounting Handbook Of Input/Output Table Compilation And

Analysis». Studies in Methods Series F, No. 74. New York, 1999.

Anexos

Anexo tabla 1. Fuentes estadísticas

Fuentes estadísticas

Datos generalesy Clasificaciones

CNAE-93, CNAE-2009, CPA2002, CPA 2008, PRODCOM, COICOP, Clasificación económica presupuestaria, Tabla de conversión CNAE 93-CNAE 2009 del INE, NCContabilidad Nacional. INEContabilidad Regional. INEContabilidad Trimestral. INEContabilidad Trimestral de Cantabria. ICANEMarco Input/Output de España. INEAnuario Estadístico de Cantabria. ICANEPadrón Municipal de Habitantes. INEDirectorio de Empresas y Establecimientos de Cantabria.DIRCE. INE

Agricultura, Ganadería

y Pesca

Cuentas Económicas de la Agricultura (C.E.A.). ICANERed Contable Agraria Nacional. MMAMRMPrecios e índices de precios agrarios. MMAMRMEstadísticas sobre superficies y producciones Agrarias. Consejería de Ganadería.Censo de la Flota Pesquera Operativa. MMAMRMIndicadores Económicos de Pesca Marítima. MMAMRMEncuesta de establecimientos de acuicultura. MMAMRMEstadística de superficie y cortas de madera. MMAMRM

Energía y minería

Encuesta Industrial de Empresas. INE. Informes sectoriales. Comisión Nacional de EnergíaBoletín de hidrocarburos e Informe Anual. CORESEstadística de la Industria de la Energía Eléctrica. MITYCBoletín Estadístico. MITYCEstadística Minera de España. MITYC

Resto de la

Industria

Encuesta Industrial de Empresas. INEEncuesta Industrial de Productos. INEÍndices de producción y precios industriales. INEEstadística del impuesto de matriculaciones de vehículos automóviles. AEAT

Construcción

Encuesta de Estructura de la Construcción. MFOMCuentas anuales del impuesto de sociedades. AEAT Licitación Oficial. MFOMEstadística de Edificación y Vivienda. MFOMÍndice de Costes de Construcción. MFOMProyectos Visados por Colegios de ArquitectosConsumo aparente de Cemento. OFICIMEN

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Page 44: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

44

Fuentes estadísticas

Servicios de mercado

Encuesta Anual de Servicios. INEEstadística Hospitalaria en Régimen de Internado. MSYPSEncuesta de financiación y gastos de la enseñanza privada. INEEncuesta de ocupación hotelera. INEEncuesta de ocupación en acampamentos turísticos. INEEncuesta de ocupación en apartamentos turísticos. INEEncuesta de ocupación en alojamientos de turismo rural. INEÍndice de precios hosteleros. INEEncuesta de comercio al por menor. INEEncuesta de comercio al por mayor. INEBoletín estadístico. Banco de España El mercado de seguros por provincias. ICEA

Servicios no mercado

Actividad Económico-Financiera de las Administraciones Públicas de Cantabria. ICANECuentas Regionales. IGAEMemoria de MUFACE, ISFAS y MUGEJU

Empleo

Estimación del empleo del empleo de Cantabria a través de diversas fuentes. ICANERegistro de la Seguridad Social. MITIMRegistro Central de Personal. MAPEncuesta de Población Activa. INEEncuesta de Costes Laboral. INEEncuesta de coyuntura Laboral. MITIMEncuesta de Salarios en la industria y en los servicios. INEAnuario y Boletín de Estadísticas Laborales. MITIMEncuesta Industrial de Empresas. INEEncuesta Anual de Servicios del INEEncuesta Estructura de la Construcción. MFOMDirectorio de Empresas y Establecimientos de Cantabria. ICANE

FlujosInter-industriales

Encuesta de Flujos Interindustriales y de Inversión. ICANEEstadística de transporte de mercancías por carretera. MFOMMemorias de las Autoridades Portuarias. MFOMDatos sobre transporte aéreo. Ministerio de Fomento. AENAEstadística sobre Comercio Exterior e Intracomunitario. AEATEncuesta Anual de Servicios. INEEncuesta Industrial de Empresas del INE

Consumo

Encuesta Presupuestos Familiares. INEConsumo Alimentario. MAPAFAMILITUR y EGATUR. IETCuenta satélite del turismo en España. INEÍndice de precios al consumo. INE

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Page 45: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

45

Anexo tabla 2. Clasificación de productos

Productos P72 C.N.P.A. 2008

Productos agrícolas y servicios relacionados con los mismos 1 011, 012, 013, 0161, 0163, 0164

Productos ganaderos y caza y servicios relacionados con los mismos 2 014, 015, 0162, 017Productos de la silvicultura y la explotación forestal, y servicios relacionados con los

mismos 3 02

Pescado y otros productos de la pesca; productos de la acuicultura; servicios de apoyo a la pesca

4 03

Minerales metálicos y energéticos y actividades de apoyo relacionadas con los mismos 5 05, 06, 07, 091Minerales no metálicos ni energéticos y actividades de apoyo relacionadas con los mis-

mos6 08, 099

Carne y productos cárnicos; frutas y hortalizas preparadas y en conserva; aceites y gra-sas vegetales y animales; leche y productos lácteos

7 101, 103, 104, 105

Pescados, crustáceos y moluscos elaborados y en conserva 8 102Productos de molinería, almidones y productos amiláceos; productos de panadería y

pastas alimenticias; otros productos alimenticios; productos para alimentación ani-mal

9 106, 107, 108, 109

Bebidas y tabaco manufacturado 10 11 y 12Productos textiles; prendas de vestir; artículos de cuero y calzado 11 13 a 15Madera y corcho y productos de madera y corcho, excepto muebles; artículos de ces-

tería y espartería 12 16

Papel y productos del papel 13 17Servicios de impresión y de reproducción de soportes grabados 14 18Coquerías y refino de petróleo 15 19Productos químicos 16 20Productos farmacéuticos de base y sus preparados 17 21Productos de caucho y plásticos 18 22Vidrio y productos de vidrio; productos cerámicos refractarios; productos cerámicos

para la construcción; otros productos cerámicos; piedra tallada, labrada y acabada; otros productos minerales no metálicos

19 231, 232, 233, 234, 237, 239

Cemento, cal y yeso; productos de hormigón, cemento y yeso 20 235, 236Productos de metalurgia y productos metálicos 21 24Elementos metálicos para la construcción 22 251Servicios de forja, estampación y embutición de metales; productos de pulvimetalur-

gia; servicios de tratamiento y revestimiento de metales; mecanizado servicios de in-geniería mecánica general

23 255, 256

Cisternas y grandes depósitos y contenedores de metal; generadores de vapor, ex-cepto calderas para calefacción central; armas y municiones; artículos de cuchillería y cubertería, herramientas y ferretería; otros productos metálicos

24 252, 253, 254, 257, 259

Productos informáticos, electrónicos y ópticos 25 26Material y equipo eléctrico 26 27Maquinaria y equipo n.c.o.p. 27 28Vehículos de motor, remolques y semirremolques; otro material de transporte 28 29 y 30Muebles 29 31Otros productos manufacturados 30 32Servicios de reparación e instalación de maquinaria y equipos 31 33Servicios de producción, transporte y distribución de energía eléctrica 32 351Gas manufacturado; servicios de distribución por tubería de combustibles gaseosos;

servicios de suministro de vapor y aire acondicionado 33 352, 353

Agua natural; servicios de tratamiento y distribución de agua 34 36Servicios de recogida y tratamiento de aguas residuales 35 37Servicios de recogida, tratamiento y eliminación de residuos; servicios de valorización;

servicios de saneamiento y otros servicios de gestión de residuos 36 38 y 39

Edificios y trabajos de construcción de edificios; promoción inmobiliaria y trabajos de construcción especializados

37 41 y 43

Obras de ingeniería civil y trabajos de construcción para obras de ingeniería civil 38 42

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Page 46: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

46

Productos P72 C.N.P.A. 2008

Servicios de comercio al por mayor y al por menor y servicios de reparación de vehícu-los de motor y motocicletas

39 45

Servicios de comercio al por mayor e intermediación del comercio, excepto de vehícu-los de motor, motocicletas y ciclomotores

40 46

Servicios de comercio al por menor, excepto de vehículos de motor y motocicletas 41 47Servicios de transporte de pasajeros 42 491, 493, 501, 503,

511Servicios de transporte de mercancías por ferrocarril, por carretera y servicios de mu-

danzas, por tubería 43 492, 494, 495

Servicios de transporte marítimo de mercancías; servicios de transporte de mercancías por vías navegables interiores; servicios de transporte aéreo y espacial de mercancías

44 502, 504, 512

Servicios de almacenamiento y auxiliares del transporte; servicios de correos y mensa-jería

45 52 y 53

Servicios de alojamiento 46 55Servicios de comidas y bebidas 47 56Servicios de edición, audiovisuales y radiodifusión 48 58 a 60Servicios de telecomunicaciones 49 61Programación, consultoría y otras actividades relacionadas con la informática; servicios

de información50 62 y 63

Servicios financieros, excepto seguros y fondos de pensiones 51 64Servicios de seguros, reaseguros y planes de pensiones, excepto seguridad social obli-

gatoria. Servicios auxiliares a los servicios financieros y a los servicios de seguros. 52 65 y 66

Alquiler bienes inmobiliarios por cuenta propia con destino turístico. Compraventa de bienes inmobiliarios por cuenta propia; Alquiler bienes inmobiliarios por cuenta pro-pia con destino distinto al turístico; Actividades inmobiliarias por cuenta de tercer

53 68

Servicios jurídicos y de contabilidad; servicios de sedes centrales; servicios de consulto-ría de gestión empresarial; servicios técnicos de arquitectura e ingeniería; ensayos y análisis técnicos

54 69 a 71

Servicios de investigación y desarrollo científicos 55 72Servicios de publicidad y estudios de mercado; otros servicios profesionales, científicos

y técnicos56 73 y 74

Servicios veterinarios 57 75Servicios de alquiler de vehículos de motor 58 771Resto de alquileres y arrendamientos 59 772, 773, 774Servicios de agencias de viajes, operadores turísticos y otros servicios de reservas, y ser-

vicios relacionados con los mismos60 79

Servicios relacionados con el empleo; servicios de seguridad e investigación; servicios para edificios y paisajísticos; servicios administrativos, de oficina y otros servicios de ayuda a las empresas

61 78, 80, 81, 82

Administración pública y defensa; seguridad social obligatoria 62 84MERCADO: Servicios de educación 63 85NO MERCADO: Servicios de educación 64 85MERCADO: Servicios de atención sanitaria 65 86NO MERCADO: Servicios de atención sanitaria 66 86Servicios sociales de atención en establecimientos residenciales; servicios sociales sin

alojamiento 67 87 y 88

Servicios de creación, artísticos y de espectáculos; servicios de bibliotecas, archivos, museos y otros servicios culturales; servicios de juegos de azar y apuestas; servicios deportivos, recreativos y de entretenimiento

68 90 a 93

Servicios prestados por asociaciones 69 94Servicios de reparación de ordenadores, efectos personales y artículos de uso domés-

tico 70 95

Otros servicios personales 71 96Servicios de los hogares como empleadores de personal doméstico; bienes y servicios

no diferenciados producidos por hogares para uso propio 72 97 y 98

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Page 47: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

47

Anexo tabla 3. Clasificación ramas de actividad

Ramas de actividad R55 C.N.A.E. 2009

Agricultura, ganadería, silvicultura 1 01 y 02Pesca 2 03Industrias extractivas 3 05 a 09Procesado y conservación de carne y elaboración de productos cárnicos, frutas y horta-

lizas, aceites y grasas vegetales y animales y productos lácteos 4 101, 103, 104, 105

Procesado y conservación de pescados, crustáceos y moluscos 5 102Otras industrias alimenticias, bebidas y tabaco 6 106, 107, 108, 109,

11 y 12Industria textil, confección de prendas de vestir y productos de cuero 7 13 a 15Industria de la madera y del corcho, excepto muebles; cestería y espartería 8 16Industria del papel, artes gráficas y reproducción de soportes grabados 9 17 y 18Coquerías y refino de petróleo 10 19Industria química 11 20Fabricación de productos farmacéuticos 12 21Fabricación de productos de caucho y plásticos 13 22Fabricación de otros productos minerales no metálicos 14 23Metalurgia; fabricación de productos de hierro, acero y ferroaleaciones 15 24Fabricación de productos metálicos, excepto maquinaria y equipo 16 251Forja, estampación y embutición de metales; metalurgia en polvos; tratamiento y re-

vestimiento de metales; ingeniería mecánica por cuenta de terceros17 255, 256

Fabricación de otros productos metálicos 18 252, 253, 254, 257, 259

Fabricación de productos informáticos, electrónicos y ópticos 19 26Fabricación de material y equipo eléctrico 20 27Fabricación de maquinaria y n.c.o.p. 21 28Fabricación de material y equipos de transporte 22 29 y 30Fabricación de muebles; otras industrias manufactureras; reparación e instalación de

maquinaria y equipo23 31 a 33

Suministro de energía eléctrica, gas, vapor y aire acondicionado 24 35Suministro de agua; actividades de saneamiento, gestión de residuos y descontamina-

ción25 36 a 39

Construcción de edificios y promoción inmobiliaria; actividades de construcción espe-cializada

26 41 y 43

Ingeniería civil 27 42Venta y reparación de vehículos de motor y motocicletas 28 45Comercio al por mayor e intermediarios del comercio, excepto de vehículos de motor y

motocicletas29 46

Comercio al por menor, excepto de vehículos de motor y motocicletas 30 47Transporte 31 49, 50, 51Almacenamiento y actividades anexas al transporte; actividades postales y de correos 32 52 y 53Servicios de alojamiento 33 55Servicios de comidas y bebidas 34 56Actividades de edición, audiovisuales y radiodifusión 35 58 a 60Telecomunicaciones 36 61Programación, consultoría y otras actividades relacionadas con la informática; servicios

de información37 62 y 63

Servicios financieros, excepto seguros y fondos de pensiones 38 64Seguros, reaseguros y fondos de pensiones, excepto Seguridad Social obligatoria 39 65Actividades auxiliares a los servicios financieros y a los seguros 40 66Actividades inmobiliarias 41 68Actividades jurídicas y de contabilidad; actividades de sedes centrales; actividades de

consultoría de gestión empresarial; servicios técnicos de arquitectura e ingeniería; ensayos y análisis técnicos

42 69 a 71

Investigación y desarrollo 43 72

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Page 48: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

48

Ramas de actividad R55 C.N.A.E. 2009

Publicidad y estudios de mercado; otras actividades profesionales, científicas y técni-cas; actividades veterinarias

44 73 a 75

Actividades de alquiler 45 77Actividades de agencias de viajes, operadores turísticos, servicios de reservas y activida-

des relacionadas con los mismos46 79

Actividades administrativas y servicios auxiliares 47 78, 80, 81, 82Administración pública y defensa; Seguridad Social obligatoria 48 84Educación 49 85Actividades Sanitarias 50 86Actividades de servicios sociales 51 87 y 88Actividades artísticas, recreativas y de entretenimiento 52 90 a 93Actividades asociativas 53 94Reparación de ordenadores, efectos personales y artículos de uso doméstico; otros ser-

vicios personales54 95 y 96

Actividades de los hogares como empleadores de personal doméstico; actividades de los hogares como productores de bienes y servicios para uso propio

55 97 y 98

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Page 49: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

49

Anexo tabla 4. Clasificación ramas y productos homogénea

Descripción P 72 R55 R54

Productos agrícolas y servicios relacionados con los mismos 11 1Productos ganaderos y caza y servicios relacionados con los mismos 2

Productos de la silvicultura y la explotación forestal, y servicios relacionados con los mismos 3

Pescado y otros productos de la pesca; productos de la acuicultura; servicios de apoyo a la pesca 4 2 2

Minerales metálicos y energéticos y actividades de apoyo relacionadas con los mismos 53 3

Minerales no metálicos ni energéticos y actividades de apoyo relacionadas con los mismos 6

Carne y productos cárnicos; frutas y hortalizas preparadas y en conserva; aceites y grasas vegetales y animales; leche y productos lácteos

7 4 4

Pescados, crustáceos y moluscos elaborados y en conserva 8 5 5

Productos de molinería, almidones y productos amiláceos; productos de panadería y pastas alimen-ticias; otros productos alimenticios; productos para alimentación animal

96 6

Bebidas y tabaco manufacturado 10

Productos textiles; prendas de vestir; artículos de cuero y calzado 11 7 7

Madera y corcho y productos de madera y corcho, excepto muebles; artículos de cestería y espar-tería

12 8 8

Papel y productos del papel 139 9

Servicios de impresión y de reproducción de soportes grabados 14

Coquerías y refino de petróleo 15 10 10

Productos químicos 16 11 11

Productos farmacéuticos de base y sus preparados 17 12 12

Productos de caucho y plásticos 18 13 13

Vidrio y productos de vidrio; productos cerámicos refractarios; productos cerámicos para la cons-trucción; otros productos cerámicos; piedra tallada, labrada y acabada; otros productos minera-les no metálicos

1914 14

Cemento, cal y yeso; productos de hormigón, cemento y yeso 20

Productos de metalurgia y productos metálicos 21 15 15

Elementos metálicos para la construcción 22 16 16

Servicios de forja, estampación y embutición de metales; productos de pulvimetalurgia; servicios de tratamiento y revestimiento de metales; mecanizado servicios de ingeniería mecánica general

23 17 17

Cisternas y grandes depósitos y contenedores de metal; generadores de vapor, excepto calderas para calefacción central; armas y municiones; artículos de cuchillería y cubertería, herramientas y ferretería; otros productos metálicos

24 18 18

Productos informáticos, electrónicos y ópticos 25 19 19

Material y equipo eléctrico 26 20 20

Maquinaria y equipo n.c.o.p. 27 21 21

Vehículos de motor, remolques y semirremolques; otro material de transporte 28 22 22

Muebles 2923 23Otros productos manufacturados 30

Servicios de reparación e instalación de maquinaria y equipos 31

Servicios de producción, transporte y distribución de energía eléctrica 3224 24Gas manufacturado; servicios de distribución por tubería de combustibles gaseosos; servicios de

suministro de vapor y aire acondicionado 33

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Page 50: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

50

Descripción P 72 R55 R54

Agua natural; servicios de tratamiento y distribución de agua 34

25 25Servicios de recogida y tratamiento de aguas residuales 35Servicios de recogida, tratamiento y eliminación de residuos; servicios de valorización; servicios de

saneamiento y otros servicios de gestión de residuos 36

Edificios y trabajos de construcción de edificios y promoción inmobiliaria; trabajos de construcción especializados

37 26 26

Obras de ingeniería civil y trabajos de construcción para obras de ingeniería civil 38 27 27

Servicios de comercio al por mayor y al por menor y servicios de reparación de vehículos de motor y motocicletas

39 28 28

Servicios de comercio al por mayor e intermediación del comercio, excepto de vehículos de motor, motocicletas y ciclomotores

40 29 29

Servicios de comercio al por menor, excepto de vehículos de motor y motocicletas 41 30 30

Servicios de transporte de pasajeros 42

31 31Servicios de transporte de mercancías por ferrocarril, por carretera y servicios de mudanzas, por tu-

bería 43

Servicios de transporte marítimo de mercancías; servicios de transporte de mercancías por vías na-vegables interiores; servicios de transporte aéreo y espacial de mercancías

44

Servicios de almacenamiento y auxiliares del transporte; servicios de correos y mensajería 45 32 32

Servicios de alojamiento 46 33 33

Servicios de comidas y bebidas 47 34 34

Servicios de edición, audiovisuales y radiodifusión 48 35 35

Servicios de telecomunicaciones 49 36 36

Programación, consultoría y otras actividades relacionadas con la informática; servicios de informa-ción

50 37 37

Servicios financieros, excepto seguros y fondos de pensiones 51 38 38

Servicios de seguros, reaseguros y planes de pensiones, excepto Seguridad Social obligatoria. Servi-cios auxiliares a los servicios financieros y a los servicios de seguros

52 39-40 39

Alquiler y compraventa de bienes inmobiliarios por cuenta propia; Actividades inmobiliarias por cuenta de terceros

53 41 40

Servicios jurídicos y de contabilidad; servicios de sedes centrales; servicios de consultoría de gestión empresarial; servicios técnicos de arquitectura e ingeniería; ensayos y análisis técnicos

54 42 41

Servicios de investigación y desarrollo científicos 55 43 42

Servicios de publicidad y estudios de mercado; otros servicios profesionales, científicos y técnicos 5644 43

Servicios veterinarios 57

Servicios de alquiler de vehículos de motor 5845 44

Resto de alquileres y arrendamientos 59

Servicios de agencias de viajes, operadores turísticos y otros servicios de reservas, y servicios rela-cionados con los mismos

60 46 45

Servicios relacionados con el empleo; servicios de seguridad e investigación; servicios para edificios y paisajísticos; servicios administrativos, de oficina y otros servicios de ayuda a las empresas

61 47 46

Administración pública y defensa; seguridad social obligatoria 62 48 47

MERCADO: Servicios de educación 6349 48

NO MERCADO: Servicios de educación 64

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Page 51: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

51

Descripción P 72 R55 R54

MERCADO: Servicios de atención sanitaria 6550 49

NO MERCADO: Servicios de atención sanitaria 66

Servicios sociales de atención en establecimientos residenciales; servicios sociales sin alojamiento 67 51 50

Servicios de creación, artísticos y de espectáculos ; servicios de bibliotecas, archivos, museos y otros servicios culturales ; servicios de juegos de azar y apuestas; servicios deportivos, recreativos y de entretenimiento

68 52 51

Servicios prestados por asociaciones 69 53 52

Servicios de reparación de ordenadores, efectos personales y artículos de uso doméstico 7054 53

Otros servicios personales 71

Servicios de los hogares como empleadores de personal doméstico; bienes y servicios no diferen-ciados producidos por hogares para uso propio

72 55 54

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Page 52: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output
Page 53: Energía-industria-empleo: metodología Input/Output

53

Un análisis de la descomposición de la rama eléctrica en las tablas Input/Output

Presentado por Carmen RamosProfesora Titular de Universidad del Departamento de Economía Aplicada de la Universidad de Oviedo

Eloy Álvarez PelegryDirector de la Cátedra de Energía de Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad

Ana Carmen Díaz MendozaInvestigadora de la Cátedra de Energía de Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad

Unai CastroFacilitador de Investigación de la Cátedra de Energía de Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad

1. Introducción

La importancia del sector eléctrico es evidente. La propia Ley 54/1997, de 27 de noviembre, del Sec-tor Eléctrico afirma que «el suministro de energía eléctrica es esencial para el funcionamiento de nuestra sociedad».

Además, el sector eléctrico es fundamental en la economía española por su aportación al PIB y a la in-versión. Por otra parte, también es preciso señalar el efecto multiplicador del sector eléctrico en la econo-mía, ya que la demanda de bienes y servicios que realiza a otras ramas impulsa el crecimiento de aquellas; asimismo, es un input fundamental de muchas actividades a su vez creadoras de riqueza. Por otra parte, el carácter intensivo en capital del sector eléctrico hace que su aportación a la creación de empleo deba situarse en su contexto diferenciando claramente entre las fases de inversión y de operación. Así, del total de empleados en España, el sector eléctrico se sitúa en el entorno de 33.000 personas.

La Cátedra de energía de Orkestra ha puesto en marcha un estudio cuyo objetivo general es analizar la importancia que tiene la energía, tanto renovable como convencional, en la economía española.

En la jornada «Evolución y contrastes de las metodologías sobre la relación economía-industria y em-pleo», se presentó la primera etapa de este proyecto de investigación en la que se mostró un análisis in-dividualizado de las energías renovables en España.

Se empleó para ello la metodología Input/Output, dada su capacidad de síntesis y concreción, así como por permitir efectuar estudios estructurales y de impacto de determinadas medidas o políti-cas sobre variables de interés. Además, se mostraron distintos análisis sobre empleo y coeficientes de arrastre.

En el presente trabajo, y en base a los comentarios recibidos en la jornada, hemos revisado el estu-dio allí presentado. Dado que nuestro interés básico es lograr, en primer lugar, una descomposición ho-mogénea de la rama de actividad relacionada con la energía eléctrica, tanto para las energías renovables como convencionales, hemos dirigido nuestro análisis a tratar de buscar criterios que sean coherentes para el conjunto de tecnologías de generación.

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Lo que aquí se presenta consiste en una etapa del trabajo, en la que se lleva a cabo un estudio indivi-dualizado de la rama «Producción y distribución eléctrica» y que entendemos que es relevante para de-terminar, coherentemente, datos básicos para la tabla Input/Output.

Por lo tanto, el presente trabajo, entendemos que debe de verse como una aportación para la dis-cusión y el contraste del citado análisis. Este trabajo recoge, fundamentalmente en el apartado 4, el tema de la desagregación de la rama eléctrica en las diferentes tecnologías.

Con el fin de llevar acabo el citado examen, en este trabajo, en primer lugar, se realiza una revi-sión bibliográfica de los trabajos relativos a este tema. En segundo lugar, se lleva a cabo una introduc-ción a la metodología Input/Output. A continuación se pasa a explicar las bases para la construcción de la tabla Input/Output simétrica de 2007, ampliada con las ramas de energía renovable y convencio-nales desagregadas.

2. Revisión bibliográfica

La literatura existente sobre la relación entre la estructura económica y productiva y el consumo/ge-neración de energía por medio del análisis Input/Output es relativamente abundante. En lo siguiente se realizará una revisión de algunas de las principales aportaciones en este sentido.

Un primer grupo de trabajos analiza el impacto de los cambios en la demanda final de los diferentes sectores económicos sobre el consumo/generación de energía. Este enfoque asume la hipótesis de esta-bilidad estructural en los coeficientes Input/Output. Entre las principales aportaciones destacan las mos-tradas en la tabla 1.

Tabla 1. Trabajos en los que se aplica el modelo Input/Output de coeficientes fijos

TrabajoMarco geográfico /

temporalDesagregación

sectorialObjetivos y técnicas

Proops (1988) Reino Unido — Modelo de demanda extendido.

Gowdy y Miller (1991)U.S.A. and Japan,

1960-1980 7 sectores Sectores verticalmente integrados.

Lenzen (1998)Australia,

1992-1993 45 sectores

Análisis de los requerimientos de energía primaria de-bidos al consumo final de la economía.

Machado et al. (2001)Brasil, 1995

19 sectoresValoración del impacto del comercio internacional so-bre el consumo de energía.

Mongelli et al. (2006)Italia,

1992-2001 74 sectores Cálculo de las intensidades de consumo energético.

Nässén et al. (2007)Suecia, 2000

134 sectoresEvaluación del impacto de la construcción sobre el consumo de energía primaria.

Alcántara et al. (2010)España, 2004

118 sectores Análisis de los efectos hacia atrás y hacia adelante.

Mu et al. (2010)China, 2002

21 sectoresModelo de demanda sobre tabla Input/Output de la electricidad.

Yuan et al. (2010)China, 2005

15 sectoresEvaluación de la influencia de la Crisis Financiera Glo-bal sobre el consumo de energía.

Xu et al. (2011)China, 2007

42 sectoresModelo de demanda extendido para valorar las activi-dades de la industria petrolífera.

Fuente: Elaboración propia.

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La mayor parte de estos trabajos se basan en la localización de los principales impactos sectoria-les en el consumo energético debido a la actividad del sector exterior (Machado et al., 2001; Xu et al., 2011), al resto de componentes de la demanda final (Lenzen, 1998; Mu et al., 2010; Yuan et al., 2010; Xu et al., 2011), la actividad productiva de los diversos sectores en general (Gowdy y Miller, 1991; Al-cántara et al., 2010) o de un sector productivo en particular (Nässén et al., 2007). En general, en estos trabajos se aplica el modelo estático de demanda de Leontief; si bien algunos autores aplican el modelo dinámico de Leontief (Gowdy y Miller, 1991) o el modelo de oferta de Ghosh (Alcántara et al., 2010).

Un segundo grupo de trabajos plantea el estudio de los cambios en la estructura de coeficientes In-put/Output, es decir, relaja la hipótesis de estabilidad estructural. A su vez, pueden encontrarse dentro de este grupo dos tipos de estudios: los basados en el análisis de descomposición estructural (enfoque ex-post) y los basados en el análisis de sensibilidad de coeficientes (enfoque ex-ante).

En los trabajos basados en el análisis de descomposición estructural se cuantifican las variaciones ob-servadas en el nivel de energía consumida/producida por el sistema económico, bien a nivel global o bien a nivel sectorial, entre dos tablas Input/Output correspondientes a dos períodos temporales o ámbi-tos geográficos. Estas variaciones se descomponen en variaciones debidas a diversos factores, principal-mente cambios en las variables flujo (generalmente componentes de la demanda final) y variaciones de-bidas a cambios en la parámetros estructurales del sistema (coeficientes Input/Output). En la tabla 2 se muestran algunas de las principales aportaciones de este enfoque en la literatura.

Tabla 2. Trabajos en los que se aplica el análisis de descomposición estructural

TrabajoMarco geográfico /

temporalDesagregación

sectorialFactores

Rose y Chen (1991)

U.S., 1972-1982

80 sectoresEfecto de la demanda final, efecto del cambio tecnoló-gico, efecto conjunto.

Kagawa e Inamura (2001)

Japón, 1985-1990

94 sectoresEstructura de la demanda de energía, estructura de in-sumos no energética, mix de productos no-energéti-cos, demanda final no energética.

Alcántara y Duarte (2004)

Austria, Bélgica, Dinamarca,

Finlandia, Francia, Alemania, Irlanda, Italia, Luxemburgo, Holanda, Portugal,

España, Suecia, Reino Unido,

1995

15 sectoresIntensidad de energía directa, efecto de la estructura de distribución, efecto de la estructura de demanda.

Liu et al. (2010)

China, 1992-2005

52 sectores

Eficiencia directa de la energía primaria, estructura del consumo de energía, estructura de inputs intermedios, estructura de las exportaciones, escala de las exporta-ciones.

Su y Ang (2012)

China, 2002-2007

110 sectoresRealiza una revisión de métodos de descomposición. Los factores varían según el método seleccionado.

Fan y Xia (2012)

China, 1987-2007

44 sectores

Estructura de inputs energéticos, estructura tecnoló-gica, estructura de la demanda final por producto, es-tructura de la demanda final por categoría, estructura del consumo final de energía, estructura de la intensi-dad energética.

Fuente: Elaboración propia.

Estos estudios proporcionan un análisis ex-post del cambio tecnológico al atribuir parte de la variación observada en el consumo/producción de energía a la propia variación de los coeficientes Input/Output.

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Un segundo tipo dentro de este grupo de trabajos que plantean la relajación de la hipótesis de esta-bilidad estructural proporcionan un estudio ex-ante del consumo/producción de energía mediante téc-nicas de análisis de sensibilidad. Esta forma de análisis se basa en la evaluación de pequeñas variacio-nes provocadas en los coeficientes Input/Output en términos de respuesta en el consumo/generación de energía. Entre las principales aportaciones basadas en este tipo de trabajo se encuentran las recopiladas en la tabla 3.

Tabla 3. Trabajos en los que se aplica el análisis de sensibilidad de coeficientes

TrabajoMarco geográfico /

temporalDesagregación

sectorialObjetivos y técnicas

Tarancón et al. (2008)España (2000)

73 sectoresCálculo de las elasticidades de los coeficientes Input/Output en relación a la generación de electricidad.

Tarancón et al. (2010)15 países

europeos (2003)41 sectores

Cálculo de las elasticidades de los coeficientes Input/Output en relación a la generación de electricidad.

Tarancón et al. (2011) España (2005) 73 sectoresCálculo de las elasticidades de los coeficientes Input/Output en relación a la generación de electricidad.

Fuente: Elaboración propia.

Por último, cabe destacar algunas aportaciones que amplían las técnicas empleadas en los trabajos referenciados anteriormente.

Una de las extensiones se refiere a la endogenización del vector de demanda final de la economía, mediante el empleo de matrices de contabilidad social. Un trabajo en esta línea es el de Hartono y Reso-sudarmo (2008).

Otra de las extensiones se refiere al análisis de los impactos de diversos gravámenes sobre el sistema de precios, como en el trabajo de Llop y Pié (2008). Una alternativa es el estudio conjunto de precios y cantidades a través de modelos de equilibrio general computable, como en el caso de Naqvi (1998), Allan et al. (2007), Guivarch et al. (2009), Kretschmer y Peterson (2010) y He et al. (2011).

Otra extensión se refiere a la posibilidad de construir modelos que analizan las interacciones entre distintos sistemas económicos (a nivel regional o nacional). Para ello se han aplicado los modelos Input/Output interregionales, que requieren información sobre el comercio recíproco entre los sistemas estu-diados. Un ejemplo de este tipo de modelos aplicados a la energía es Liang et al. (2006).

Dentro del campo específico del estudio de las energías renovables y en el caso de España podemos referirnos a artículos como «El impacto macroeconómico el sector eólico en España» elaborado por De-loitte para la Asociación de Productores de Energías Renovables (APPA) de 2011.

Otro artículo de gran interés en el tema es el llevado a cabo por Simón et al. para la región de Ara-gón, cuyo título es Estimación del impacto socioeconómico del sector de la energía eólica en Aragón (1996-2012). En este trabajo se emplea el marco Input/Output (MIO) aragonés de 2005. Un trabajo en el que se estudia el sector energético renovable en su conjunto es el titulado «Modelos multisectoria-les para la evaluación del sector energético español de renovables y su incidencia sobre la economía y el medio ambiente», que ha sido realizado para la Fundación Mapfre por Fuentes et al. Aquí se emplea la matriz de contabilidad social (MCS) española de 2008.

3. Metodología Input/Output

La metodología que se va a emplear es el análisis Input/Output. El análisis Input/Output es una herra mien ta de gran utilidad en los estudios económicos, ya que una tabla Input/Output (TIO) con-tiene un amplio volumen de información referente a las transacciones intermedias entre los distintos

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sectores, a su demanda final y a los inputs primarios. Por ello, permiten un conocimiento detallado de la (nación) región, estableciendo la relación con el resto del mundo (exportaciones, en la tabla de empleos finales e importaciones que figuran desglosadas según las ramas que obtienen productos si-milares).

La TIO es un instrumento estadístico-contable en el que se representa la totalidad de las opera-ciones de producción y distribución que tienen lugar en una economía en un periodo determinado de tiempo, normalmente un año. Una tabla Input/Output aparece dividida en tres submatrices: una de demanda intermedia (en la que se recoge en cada casilla lo que un sector vende/compra a otro), una de demanda final (donde se recoge la demanda desagregada por sectores) y una de inputs pri-marios. En definitiva, es la tabla simétrica, al recoger (por columnas) la función de producción (cos-tes) por productos, la que permite obtener las matrices de coeficientes técnicos y matrices de Leon-tief, que son la base para la elaboración de los modelos Input/Output más conocidos en el análisis económico.

Así, es posible plantear el denominado modelo de demanda, el cual se puede articular a partir de las ecuaciones siguientes:

X1 = x11 + x12 + . . . + x1n + y1X2 = x21 + x22 + . . . + x2n + y2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Xn = xn1 + xn2 + . . . + xnn + yn

donde xij representa el flujo del sector genérico i hacia el sector genérico j, yi representa la demanda final del sector i y Xj es la producción total de j.

Matricialmente x = Xi + y, donde x sería el vector de producción total, i es un vector de unos, X es la matriz de producción intermedia e y la demanda final.

Se definen los coeficientes técnicos aij, que se suponen constantes como:

aij = Xij

Xj

Este coeficiente puede ser interpretado como la proporción de la producción del sector j que es ad-quirido al i respecto de todas las compras efectuadas por j. A partir de estos coeficientes el modelo de Leontief puede ser reformulado de la siguiente manera:

X X X

a a a

a a an

n

1 2

11 12 1

21 22 2     ...  

...

... nn

n n nna a a

X

... ... ... ...

...

 

1 2

1

XX

X

y

y

yn n

2

1

2

... ...

Esta ecuación escrita de una manera más compacta será X = AX + y, de donde despejando la pro-ducción total, se obtiene X = (I – A)–1 y, donde (I – A)–1 es la conocida inversa de Leontief.

La inversa de Leontief se utiliza para medir los impactos económicos, ya que recoge los efectos mul-tiplicadores que se producen en una economía. Puede ser expresada como un desarrollo en serie de po-tencias, a partir de la expresión siguiente: (I + A + A2 + A3 ... + Ah) = (I – A)–1, pudiéndose observar los efectos directos producidos en la matriz A y los indirectos a través de A2 + A3 ... + Ah. Se entiende por efectos directos los producidos en el global de la economía por un cambio en una variable exógena; mientras que los efectos indirectos son aquellos provocados como respuesta a esa modificación inicial experimentada por la economía.

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3.1. Tablas de origen y destino. Tabla simétrica

En la actualidad el INE proporciona tablas Input/Output anuales de origen y destino y quinquenales simétricas.1 El motivo de no elaborar tablas simétricas de periodicidad anual se debe a la gran necesidad de información estadística que conlleva este cometido, por ello el INE y EUROSTAT establecen la publica-ción de matrices simétricas cada 5 años.2

Las tablas de origen y destino proporcionan información sobre la oferta (en la tabla de origen, en la que figura la producción y las importaciones) y la demanda (en la de destino, en la que aparece la de-manda intermedia y la demanda final) por categorías de productos. Los totales de ambas tablas por pro-ductos (filas) deben ser idénticos si el sistema está en equilibrio. Asimismo, la tabla de destino ofrece in-formación sobre el valor añadido, esto es, sobre la remuneración obtenida por los factores primarios (trabajo, capital) en el proceso de producción para cada rama de actividad. Por tanto, en la tabla de des-tino se representan (en columnas) las estructuras de producción (costes) por ramas de actividad (ver fi-gura 1).

Figura 1. Tabla de origen y tabla de destino

Tabla de origen

Ramas de actividad

Resto del mundo

TotalTabla

de destinoRamas

de actividadResto

del mundoTotal

Productos

Producc ión por produc-tos y por ra-mas de acti-vidad

Importación por produc-tos

Oferta total por produc-tos

Productos

Demanda in-termedia (con-sumo interme-dio) de cada rama por pro-ductos

Componen-tes de la de-manda final por produc-tos

Demanda to-tal por pro-ductos

Valor añadido

Valor añadido por compo-nentes y ra-mas de activi-dad

TotalP r o d u c c i ó n por ramas de actividad

Fuente: INE: Los sistemas Input/Output en el SEC: SEC79 y SEC95.

La tabla de destino, al igual que la tabla de origen, utiliza clasificaciones diferentes en las filas y en las columnas de las matrices que la componen. Por ejemplo, la matriz de consumos intermedios se de-fine por filas por (grupos de) productos y por columnas por ramas de actividad.

Podemos considerar la matriz simétrica como una tabla que reordena y condensa la información contenida en las tablas de origen y destino, posibilitando así su uso como instrumento para el análi-sis económico3. El objetivo perseguido es redefinir las operaciones contables reflejadas en las tablas de origen y destino de modo que se adapten a los principios de Leontief y posibiliten la definición de mo-delos de ecuaciones (modelos de Oferta y Demanda) que reflejan el funcionamiento de la economía. En concreto, se trata de que la tabla refleje un esquema de producción simple, en el sentido de que las columnas de la matriz muestren las funciones de producción de un determinado tipo de producto (ver figura 2).

1 Puede verse al respecto la página web del INE: http://www.ine.es/daco/daco42/cne00/cneio2000.htm donde aparecen re-cogidas las tablas de origen y destino de 2000 a 2007 y las simétricas de 2000 y 2005.

2 Ver nota metodológica sobre la tabla simétrica de la economía española para 1995, INE. 3 Cañada (2001).

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Figura 2. Tabla simétrica

Ramas homogéneas o productos Demanda final Total

Productos Matriz de consumos intermedios Matriz de demanda finalTotal empleos (demanda) por productos

Impuestos (netos) s/productos

Imp. netos s/consumos intermedios Imp. netos s/demanda final

Valor añadido Matriz de valor añadido

Total (1) Producción por rama de actividad

Resto del mundo (2)

Importación por productos

Total (1) + (2) Total de recursos (oferta) por

Fuente: INE: Los sistemas Input/Output en el SEC: SEC79 y SEC95.

La tabla simétrica es, por tanto, una tabla derivada de las anteriores y constituye, en su mayor parte, el resultado de procesos de reelaboración del subsistema origen/destino; y por lo general, el sistema estadístico no proporciona directamente la información necesaria para elaborar esta ta-bla.

Su estructura, es como puede verse, similar a la de la tabla de destino, pero presenta dos importan-tes diferencias:

a) Las columnas de las matrices de consumos intermedios y valor añadido están definidas por «pro-ductos» o por «ramas de actividad homogéneas». En este caso se tiene una representación de la estructura de producción (costes) por productos, en tanto que en la tabla de destino se plasma la estructura de costes por ramas de actividad.

Estas columnas se obtienen por división y posterior reagrupamiento de las de las tablas de des-tino, asignándose por distintos procedimientos, los inputs a cada categoría específica de produc-tos. La producción que aparece en estas tablas corresponde a un solo tipo de producto (las filas de la matriz de producción en la tabla de origen).

b) Por otro lado, se añaden en la parte inferior de esta tabla las importaciones por productos, con lo cual se tiene como total de las columnas, la oferta (recursos en el lenguaje contable) por cada tipo de producto, es decir, lo que en la tabla de origen aparecía como suma de las filas. Por tanto, dado que por filas se refleja la demanda (empleos) también por tipo de producto, esta ta-bla permite examinar directamente los equilibrios contables.

La tabla simétrica se obtiene mediante una conversión de las tablas de origen y destino, am-bas a precios básicos. Esto supone un cambio de formato, ya que se pasa de dos matrices rectan-gulares (donde el número de productos es igual o mayor al número de ramas) a una matriz cua-drada; y su obtención requiere, habitualmente, un elevado volumen de recursos (en información y en tiempo).

4. Sobre la construcción de una matriz simétrica para España (2007)

Para construir la tabla simétrica se aplica la denominada tecnología del producto. Se supone que cada producto requiere para su obtención una determinada combinación de factores producti-vos, de trabajo y capital que son independientes de la rama de actividad concreta que lo produzca. Suele ser más consistente con la construcción de tablas producto por producto para el análisis In-put/Output.

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Aplicando la tecnología del producto para la construcción de la matriz simétrica, tenemos:

AS = BC–1

Donde AS representa la matriz de coeficientes técnicos de la tabla simétrica. Por otra parte, 1V g´C , V es la matriz de origen y 1g´ es el vector de output total por ramas de actividad, 1gU ˆB ,

U representa la matriz de destino.

Esta metodología es la habitualmente utilizada en los trabajos aplicados para determinar la matriz si-métrica, dado que tiene cierta interpretación económica, como ya se ha señalado.

Las últimas tablas elaboradas por el INE de origen y destino se refieren al año 2007. Tienen una desagre ga ción de 118 productos por 75 ramas de actividad. Sin embargo, la clasificación que finalmente se ha adoptado en la tabla simétrica es a 51 filas y columnas. En ella se ha conjugado las necesidad de tener una tabla cuadrada de origen para llevar a cabo su inversión con la necesidad de combinar distin-tas fuentes estadísticas. La agregación empleada, así como una breve indicación de los subsectores reco-gidos, aparece presentado en la tabla 1 del anexo.

4.1. Desagregación de la rama «Producción y distribución de electricidad»

El primer paso para llevar a cabo el estudio del impacto de la energía, y en particular de la energía eléctrica, en la economía nacional, identificando la importancia de los efectos de las diferentes tecnolo-gías es la separación de la rama «Producción y distribución de electricidad» de la tabla Input/Output. Di-cha separación se lleva a cabo tanto en filas como en columnas.

Siendo conscientes de que la metodología empleada en la separación de las filas de las energías renovables presentada en la jornada (para la obtención de las filas se multiplicaban los porcentajes de la producción de las renovables por los valores de la tabla simétrica), presenta la limitación de suponer el mismo precio para distintas tecnologías renovables, hemos explorado nuevas alternativas conducentes a superar esta limitación.

Aquí se muestra una de estas alternativas, que consiste en construir la separación en filas, me-diante la estimación del valor económico de la energía considerando la producción física de electri-cidad desagre ga da por tecnologías y precio medio de cada una de ellas. En una primera etapa se determina dicho valor para la rama «Producción y distribución de electricidad». Para ello, ahora se consideran tanto las tecnologías incluidas en el Régimen Ordinario como en el Especial. Con este mé-todo, debería converger la correspondiente cifra de la suma del valor económico de todas las tecnolo-gías, con el valor económico de la rama «Producción y distribución de energía eléctrica» de las tablas Input/Output. Ciertamente este método pone de relieve el mayor valor añadido de ciertas tecnologías, consecuencia de las primas que reciben algunas tecnologías.

Por lo que se refiere al Régimen Ordinario, se utiliza el precio medio final del conjunto de unidades de adquisición que proporciona la Comisión Nacional de la Energía y la producción del Ministerio de In-dustria, Turismo y Comercio. En relación al Régimen Especial, se ha estimado su retribución económica, a partir de la información del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio y de la Comisión Nacional de la Energía.

Consideraremos la producción física que puede llegar al consumidor final, es decir, la demanda en barras de central (b.c). En nuestro caso, se agregan los valores publicados por el MITyC en su cuarto in-forme trimestral sobre la coyuntura energética de 2007 para el territorio peninsular y las extra peninsu-lares; y se obtienen los valores de producción nacional de energía eléctrica acumulada en 2007 que se puede ver en la tabla 4.

Además, suponemos que los consumos propios se deben mayoritariamente al Régimen Ordinario, y por tanto los descontamos exclusivamente de éste. En el caso de la gran hidráulica, descontaremos adi-cionalmente también los consumos por bombeo.

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Tabla 4. Producción nacional de energía eléctrica por combustibles (GWh)

I.1. Régimen Ordinario 239.587Hidroeléctrica 26.338Térmica 213.249Nuclear 55.103Total carbón 72.941Hulla y antracita nacional Lignito pardo Lignito negro Hulla importada Gas siderúrgico 1.246Gas natural 69.482Productos petrolíferos 14.477

I.2. Régimen Especial 72.341Hidroeléctrica 4.168Eólica 27.050Fotovoltaica 464Carbón 463Gas natural 25.185Productos petrolíferos 6.437Biomasa y residuos 8.574

Total producción nacional (GWh b.g) 311.928

Consumos propios 12.445Consumo en bombeo 4.350Importación-exportación –5.750Demanda nacional (GWh b.c.) 289.383

Total nacional (GWh) 311.927

Consumos propios –12.445Consumo en bombeo –4.350

Total venta energía (GWh) 222.792

Fuente: Elaboración propia a partir de MITyC-SGE (2007).

Este criterio se aplica al total de consumos propio (12.445 GWh), proporcionalmente a la generación de energía eléctrica de cada tecnología del Régimen Ordinario.4

El producto de los valores de producción física del MITyC-SGE así calculados por el precio medio final del conjunto de unidades de adquisición que registra CNE (46,45 €/MWh) proporciona el valor econó-mico correspondiente a las tecnologías de generación en Régimen Ordinario.

En cuanto al Régimen Especial, se han comparado los valores tabulados por el MITyC-SGE con aque-llos que presenta la CNE en relación a la retribución anual total recibida por los productores del Régimen Especial en España (tabla 2 del anexo).

Se han hecho los siguientes supuestos. La totalidad de las cuantías que recoge la tabla del MITyC-SGE para las partidas del carbón, gas natural y productos petrolíferos del Régimen Especial correspon-den a la cogeneración5. La partida correspondiente a biomasa y residuos corresponde en realidad a bio-masa, residuos y tratamiento de residuos de la CNE.

4 Es un supuesto discutible en cuanto que a la cogeneración también le corresponde parte de estos consumos propios.5 De acuerdo a esta suposición, a la cogeneración supone 32085 GWh mientras que de acuerdo a los datos de la CNE, a la

cogeneración le corresponden 17.715 GWh. Esta diferencia es principalmente la razón por la que las cuantías totales del Régi-men Especial no coincidan para MITyC y REE.

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Dado que en 2007 se exportó electricidad, también se ha empleado el precio medio final del conjunto de unidades de adquisición que registra la CNE al valor de exportación que registra el MITyC-SGE.

Por tanto, para el Régimen Especial se ha calculado la retribución económica, multiplicando la pro-ducción del MITyC-SGE por el precio medio estimado a partir de los datos de la CNE. El precio medio lo estimamos dividiendo la retribucion económica de la CNE entre la producción de la CNE.

La tabla 5 presenta los valores monetarios correspondientes a la producción del Régimen Ordinario y del Régimen Especial, de acuerdo a los supuestos anteriores.

Tabla 5. Valor monetario de la producción nacional de energía eléctrica

GWhReparto de consumos propios

GWh descontadas

pérdidas

Precio (€/MWh)

Valor monetario (miles de €)

% respecto

valor monetario

Régimen Ordinario (RO) 46,45

Hidroeléctrica 26.338,00 1.368,09 20.619,91

P.F.M. Conjunto

de Unidades de Adquisición

(46,45)

957.794,85 5,84Nuclear 55.103,00 2.862,25 52.240,75 2.426.583,04 14,80Carbón 72.941,00 3.788,81 69.152,19 3.212.119,01 19,59Gas siderúrgico 1.246,00 64,72 1.181,28 54.870,38 0,33Gas natural 69.482,00 3.609,14 65.872,86 3.059.794,26 18,66Productos petrolíferos 14.477,00 751,99 13.725,01 637.526,86 3,89

TOTAL RO 239.587,00 12.445,00 222.792,00 10.348.688,40 63,12

Régimen Especial (RE)

Hidroeléctrica (<50MW) 4.168,00 4.168,00 77,40 322.595,93 1,97Eólica 27.050,00 27.050,00 78,14 2.113.795,47 12,89Fotovoltaica 464,00 464,00 433,95 201.350,92 1,23Carbón 463,00 463,00 76,09 35.229,50 0,21Gas natural 25.185,00 25.185,00 76,09 1.916.317,14 11,69Productos petrolíferos 6.437,00 6.437,00 76,09 489.788,90 2,99Biomasa y residuos 8.574,00 8.574,00 81,69 700.393,42 4,27

TOTAL RE 72.341,00 5.779.471,29 35,25

TOTAL PRODUCCIÓN NACIONAL (GWh b.g) 311.928,00

Consumos propios 12.445,00Consumo en bombeo 4.350,00Importación - exportación –5.750,00 –5.750,00 46,45 267.087,50 1,63Demanda nacional (GWh b.c.) 289.383,00

TOTAL 16.395.247,19 100,00

Fuente: Elaboración propia a partir de MITyC y CNE (2007).

Para las columnas, de manera análoga a lo realizada para la separación de filas, se desagregan las tecnologías de generación eléctrica con respecto a la rama de actividad «Producción y distribución eléc-trica» de la tabla simétrica Input/Output 2007 a precios básicos.

En la versión presentada en la jornada se optó por analizar sólo las renovables y aplicar unos por-centajes de acuerdo a los costes de operación y mantenimiento que presentaba en torno a 2007 cada tecnología renovable objeto de estudio. Para ello, se consultaron el Plan de Energías Renovables 2005-2010 y el estudio Energías Renovables y Generación de empleo en España, presente y futuro, publicado en 2007.

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No obstante y dado que el objetivo final del proyecto, tal y como hemos indicado más arriba, es ob-tener una matriz que sirva tanto para estudiar las tecnologías renovables como las convencionales, se considera más conveniente desagregar las renovables de acuerdo a conceptos similares a los que conte-nían las tecnologías convencionales.

Es decir, se parte de la estructura de compra-venta que presenta la matriz simétrica de 2007 y se ha-cen algunas modificaciones de tal manera que el 100% de la estructura de costes representa homogé-neamente el conjunto de las tecnologías.

Concretamente, se «anulan» las celdas correspondientes a «Extracción de antracita, hulla, lignito y turba», «Coquerías, refino y combustibles nucleares» y «Producción y distribución de gas» en el caso de renovables y las celdas «Coquerías, refino y combustibles nucleares» y «Producción y distribución de gas» para las centrales termoeléctricas de carbón, «Extracción de antracita, hulla, lignito y turba» y «Coquerías, refino y combustibles nucleares» para las centrales termoeléctricas de gas y «Extracción de antracita, hulla, lignito y turba» y «Producción y distribución de gas» en el caso de las centrales nu-cleares.

De esa forma, parece que se debería llegar a una estructura, que de forma general, represente me-jor la realidad de las tecnologías de generación eléctrica más significativas en el mix eléctrico y que se-ría coherente con una desagregación homogénea de la generación eléctrica tanto en Régimen Especial como en el ordinario.

Ahora se trataría de «fusionar» los datos de la estructura de costes obtenida a partir de los informes mencionados con los que representa la matriz simétrica de 2007 una vez valoradas a cero las compras realizadas por las renovables para abastecerse de combustibles fósiles y nucleares.

A partir de lo anteriormente expuesto, consideramos que la separación de las ramas renovables efec-tuada ganará en precisión y realismo. Con el objetivo de contrastar la adecuación de estos resultados procederemos a efectuar un contraste de los mismos con la información a nivel de microdatos de la En-cuesta Industrial proporcionada por el INE con el siguiente desglose según la CNAE 2009:

3512 Transporte de energía eléctrica.3513 Distribución de energía eléctrica.3514 Comercio de energía eléctrica.3515 Producción de energía hidroeléctrica.3516 Producción de energía eléctrica de origen térmico convencional.3517 Producción de energía eléctrica de origen nuclear.3518 Producción de energía eléctrica de origen eólico.3519 Producción de energía eléctrica de otros tipos.

A partir de la separación de estas energías conseguiremos la matriz Input/Output simétrica para el año 2007 en la que aparecerán desagregadas las distintas tecnologías renovables y no renova-bles.

A partir de esta matriz simétrica ampliada podremos analizar la importancia de las mismas, tanto a nivel de empleo, considerando el impacto que tendría en la generación del mismo un aumento en la de-manda final, como en los efectos económicos directos e indirectos en otras ramas de actividad.

5. Referencias

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Anexo

Tabla 1. Agregación empleada

Sectores finales Sectores agregados

Agricultura, Ganadería y Pesca 1Agricultura, ganadería, caza y actividades de los servicios relacionados con las mis-mas (01). Selvicultura, explotación forestal y actividades de los servicios relaciona-dos con las mismas (02). Pesca (05).

Extracción de antracita, hulla, lignito y turba

2 Extracción y aglomeración de antracita, hulla, lignito y turba (10).

Extracción de crudos de petróleo, gas natural, uranio y torio

3Extracción de crudos de petróleo y gas natural. Actividades de los servicios relacio-nados con las explotaciones petrolíferas y de gas, excepto actividades de prospec-ción (11). Extracción de minerales de uranio y torio (12).

Extracción de minerales metálicos

4 Extracción de otros minerales excepto productos energéticos (13).

Extracción de minerales no metálicos

5 Extracción de minerales no metálicos ni energéticos (14).

Coquerías, refino y combustibles nucleares

6 Coquerías, refino de petróleo y tratamiento de combustibles nucleares (23).

Producción y distribución de energía eléctrica

7 Producción y distribución de energía eléctrica (401).

Producción y distribución de gas

8Producción de gas; distribución de combustibles gaseosos por conductos urbanos, excepto gaseoductos (402).

Captación, depuración y distribución de agua

9 Producción y distribución de vapor y agua caliente (403).

Industria alimenticia 10 Industria de la alimentación, bebidas y tabaco (15 y 16).

Industria textil 11

Preparación e hilado de fibras textiles (171). Fabricación de tejidos textiles (172). Acabado de textiles (173). Fabricación de otros artículos confeccionados con tex-tiles, excepto prendas de vestir 174). Otras industrias textiles (175). Fabricación de tejidos de punto (176). Fabricación de artículos en tejidos de punto (177). Confec-ción de prendas de cuero (181). Confección de prendas de vestir en textiles y ac-cesorios (182). Preparación y teñido de pieles de peletería; fabricación de artículos de peletería (183).

Industria del cuero y del calzado

12Preparación curtido y acabado del cuero; fabricación de artículos de marroquine-ría y viaje; artículos de guarnicionería, talabartería y zapatería (19).

Industria de la madera y el corcho

13 Industria de la madera y del corcho, excepto muebles; cestería y espartería (20).

Papel y artes graficas 14Industria del papel (21). Edición, artes gráficas y reproducción de soportes graba-dos (22).

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Sectores finales Sectores agregados

Industria química 15

Fabricación de productos químicos básicos (241). Fabricación de pesticidas y otros productos agroquímicos (242). Fabricación de pinturas, barnices y revestimien-tos similares; tintas de imprenta y masillas (243). Fabricación de productos farma-céuticos (244). Fabricación de jabones, detergentes y otros artículos de limpieza y abrillantamiento). Fabricación de perfumes y productos de belleza e higiene (245).Fabricación de otros productos químicos (246). Fabricación de fibras artificiales y sintéticas (247).

Industria del caucho y materias plásticas

16 Fabricación de productos de caucho y materias plásticas (25).

Fabricación de cemento, cal y yeso

17Fabricación de cemento. Fabricación de cal. Fabricación de yeso. Fabricación de elementos de hormigón, yeso y cemento (265).

Fabricación de vidrio y productos de vidrio

18 Fabricación de vidrio y productos de vidrio (261).

Industrias de la cerámica 19 Industrias de la cerámica (262 y 263).

Fabricación de otros productos minerales

20Fabricación de ladrillos, tejas y productos de tierras cocidas para la construc-ción (264).

Metalurgia y fabricación de productos metálicos

21 Metalurgia. Fabricación de elementos metálicos para la construcción (27 y 28).

Maquinaria y equipo mecánico 22

Fabricación de máquinas, equipo y material mecánico (291). Fabricación de otra maquinaria, equipo y material mecánico de uso general (292). Fabricación de ma-quinaria agraria (293). Fabricación de máquinas-herramienta (294). Fabricación de maquinaria diversa para usos específicos (295). Fabricación de armas y municio-nes (296), Fabricación de aparatos domésticos (297).

Máquinas de oficina y equipos informáticos

23 Fabricación de máquinas de oficina y equipos informáticos (30).

Fabricación de material eléctrico, electrónico y de precisión

24

Fabricación de maquinaria y material eléctrico (31). Fabricación de material elec-trónico; fabricación de equipo y aparatos de radio, televisión y comunicacio-nes (32). Fabricación de equipo e instrumentos médico-quirúrgicos, de precisión, óptica y relojería (33).

Material de transporte 25Fabricación de vehículos de motor, remolques y semirremolques (34). Fabricación de otro material de transporte (35).

Muebles y otras industrias manufactureras

26 Fabricación de muebles; otras industrias manufactureras (36).

Reciclaje 27 Reciclaje (37).

Construcción 28 Construcción (45).

Venta y reparación de vehículos de motor; comercio de combustible para automoción

29Venta, mantenimiento y reparación de vehículos de motor, motocicletas y ciclo-motores; venta al por menor de combustible para vehículos de motor (50).

Comercio 30

Comercio al por mayor e intermediarios del comercio, excepto de vehículos de motor y motocicletas (51). Comercio al por menor, excepto el comercio de vehícu-los de motor, motocicletas y ciclomotores; reparación de efectos personales y en-seres domésticos (52).

Alojamiento y restauración 31 Hostelería (551 y 552). Restauración (553, 554 y 555).

Transporte por ferrocarril 32 Transporte por ferrocarril (601).

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Sectores finales Sectores agregados

Transporte terrestre y transporte por tubería

33Otros tipos de transporte terrestre.(transporte urbano, transporte en taxi, trans-porte de mercancías por carretera) (602). Transporte por tubería (603).

Transporte marítimo 34 Transporte marítimo, de cabotaje y por vías de navegación interiores (61).

Transporte aéreo y espacial 35 Transporte aéreo y espacial (62).

Actividades anexas a los transportes

36 Actividades anexas a los transportes (631 y 632).

Actividades de agencias de viajes

37 Actividades de agencias de viajes (633).

Correos y telecomunicaciones 38 Correos y telecomunicaciones (64).

Intermediación financiera 39Intermediación financiera, excepto seguros y planes de pensiones (65). Seguros y planes de pensiones, excepto seguridad social obligatoria (66). Actividades auxilia-res a la intermediación financiera (67).

Actividades inmobiliarias 40 Actividades inmobiliarias (70).

Alquiler de maquinaria y enseres domésticos

41Alquiler de maquinaria y equipo sin operario, de efectos personales y enseres do-mésticos (71).

Actividades informáticas 42 Actividades informáticas (72).

Investigación y desarrollo 43 Investigación y desarrollo (73).

Otras actividades empresariales 44

Actividades jurídicas, de contabilidad, teneduría de libros, auditoría, asesoría fis-cal, estudios de mercado y realización de encuestas de opinión pública; consulta y asesoramiento sobre dirección y gestión empresarial, gestión de sociedades (741). Servicios técnicos de arquitectura e ingeniería y otras actividades relacionadas con el asesoramiento técnico (742).Ensayos y análisis técnicos (743). Publicidad (744). Selección y colocación de personal (745). Servicios de investigación y seguri-dad (746). Actividades industriales de limpieza (747). Actividades empresariales di-versas (748).

Administración pública 45 Administración pública, defensa y seguridad social (75).

Educación 46 Educación (80).

Sanidad y servicios sociales 47 Actividades sanitarias y veterinarias, servicio social (85).

Saneamiento público 48 Actividades de saneamiento público (90).

Actividades asociativas 49 Actividades asociativas (91).

Actividades recreativas, culturales y deportivas

50 Actividades recreativas, culturales y deportivas (92).

Actividades diversas de servicios personales

51 Actividades diversas de servicios personales (93).

Fuente: Elaboración propia. Los números que aparecen entre paréntesis se refieren a su clasificación según la CNAE-93.

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Tabla 2. Retribución anual total recibida por los productores del Régimen Especial en España (2007)

TecnologíaPotencia instalada

(MW)Energía primada

(GWh)Retribución total

(miles €)

Precio medio retribución total

(cent€/kWh)

Prima equivalente (miles €)

Cogeneración 6.013,63 17.714,61 1.347.898,35 7,61 607.658,01Solar 704,50 496,79 215.578,61 43,39 194.819,39Eólica 14.536,55 27.603,32 2.157.034,14 7,81 1.003.574,61Hidráulica 1.896,17 4.126,40 319.376,04 7,74 146.946,29Biomasa 557,15 2.174,06 192.480,09 8,85 101.632,76Residuos 558,81 2.722,04 167.814,27 6,17 54.068,33Trat. residuos 532,63 3.414,55 318.586,42 9,33 175.902,73

Total 2007 24.799,43 58.251,77 4.718.767,92 8,10 2.284.602,12

Fuente: Elaboración propia a partir de CNE.

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Las tablas Input/Output y el tratamiento de productos y ramas de la energía: aspectos estadísticos y metodológicos

Presentado por Agustín CañadaAsesor técnico para la contabilidad regional y cuentas satélite de la Dirección General

de Economía, Estadística e Innovación Tecnológica de la Comunidad de Madrid

1. Introducción

La atención a los temas de la energía en el sistema de cuentas nacionales ha variado a lo largo del tiempo, conforme variaban también las preocupaciones y la intensidad de los problemas económi-cos de los países en relación con este ámbito. Un hito indiscutible en la visión contable de la energía, fue el de las crisis del petróleo del período 1973-1980, cuyo impacto socio-económico tuvo un lógico reflejo en los sistemas estadísticos y de cuentas nacionales en todo el mundo; se desarrollaron nue-vos métodos estadísticos y contables, especialmente en la Unión Europea (entonces todavía Comuni-dad europea) una de las zonas más dependientes del abastecimiento exterior de estos productos. En-tre otras iniciativas para la mejora de las estadísticas y del sistema de medición macroeconómica de la energía, se impulsó la elaboración unas tablas Input/Output de la energía, (que serán comentadas en el apartado 5 de este trabajo).

En los últimos años sin embargo, el enfoque sobre los temas de la energía se ha ido desplazando desde un análisis meramente economicista de su importancia monetaria, hacia la preocupación por la sostenibilidad y las cuestiones medioambientales. Por ello, se han desarrollado instrumentos de medición de la energía que se encuadran dentro del marco de las cuentas medioambientales: las denominadas «Cuentas de la Energía», cuya primera versión piloto para España ha sido recientemente publicada por el INE y cuyas características principales se describen en esta presentación.

Dado que las cuentas de la energía constituyen sistemas satélite de las metodologías de cuentas na-cionales, una parte de la exposición se dedica a comentar aquellos elementos del sistema contable que resultan cruciales para comprender el alcance y características de aquellas; en particular el núcleo central del sistema Input/Output, que son las denominadas tablas de origen y destino.

La estructura del estudio es la siguiente: En el apartado 2 se comentan de forma muy simplificada algunos hitos en la evolución de los métodos de contabilidad nacional y medioambiental de relevancia para nuestro análisis; en el apartado 3 se describen las tablas de origen y destino de las cuentas naciona-les; en el apartado 4, se describen las Cuentas de la energía de acuerdo con la metodología europea; el apartado 5 presenta algunos rasgos de las tablas Input/Output de la energía, antecedentes de las actua-les cuentas; el papel se completa con un apartado 6 de conclusiones.

2. La energía en los sistemas de cuentas nacionales y medioambientales: una nota histórica

En el cuadro 1 se plasman de manera muy simplificada algunos de los hitos fundamentales en la evolución de los sistemas de cuentas nacionales y, de forma paralela del sistema de contabilidad me-

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dioam bien tal. En el cuadro se ha hecho hincapié exclusivamente en aquellas fases que a juicio del autor son más relevantes desde la perspectiva de este trabajo1.

Cuadro 1. Algunos hitos en la evolución de los sistemas de cuentas nacionales y medioambientales

Cuentas nacionales Cuentas medioambientales

Naciones UnidasComunidad/

Unión EuropeaSEEA Unión Europea

SCN1947SCN1952

SCN1968 → SEC1970 (2 Ed. SEC1979)

SEEA93 (1993)

SCN1993 → SEC1995 →

SEEA93 Handbook

(2000) (Rev.: 2003)

ESEA 2008

Informe Stigliz (2009)

Beyond GDP (2009)

→ SEEA2012 (¿2013?)

Reglamento (2011):

NAMEA Energy PEFA

ManualSCN2008

(2010)→ SEC2010

(2012)

La última versión de los sistemas contables son el SCN2008 y su versión europea, el SEC2010. Ade-más de algunos cambios metodológicos (Cañada, 2010)2 el aspecto más interesante de los nuevos sis-temas en lo referente a la medición de variables de la energía, es la mayor relevancia que se concede a las Cuentas Satélite (CS): Se incluyen nuevos capítulos en esas metodologías con la definición de una es-tructura común para las CS y una breve descripción de algunas CS básicas (I+D, Turismo, Agricultura, Protección Social…) y en particular de las Cuentas medioambientales dentro de las cuales se incluyen las cuentas de la energía.

En lo que respecta a los sistemas de cuentas medioambientales, puede decirse que comienzan a to-mar cuerpo en torno a la década de los ochenta del pasado siglo. Constituyen sistemas satélite de las cuentas nacionales que tratan de resolver una de las grandes controversias y limitaciones de aquéllas: la consideración de los efectos de la actividad económica sobre el medio ambiente.

Las denominaciones siguen las mismas pautas que en la contabilidad, y hacen referencia a las fechas en que se ha ido revisando: Un momento histórico crucial en la evolución de estos sistemas de cuentas

1 Una aclaración sobre las siglas del cuadro 1: La metodología internacional de referencia para las cuentas nacionales es el Sistema de Cuentas Nacionales (SCN) de las Naciones Unidas. Desde el año 1952, fecha de la primera versión, se han ido su-cediendo distintas revisiones, por lo que a las siglas SCN, se les añade un código numérico vinculado a la fecha de elaboración o aprobación oficial; por ejemplo, la del año 1993 era el SCN93. En 2009 se completó el nuevo SCN con referencia a 2008 (SCN2008). La adaptación del SCN al ámbito europeo es lo que se conoce como «Sistema Europeo de Cuentas Nacionales y Re-gionales», abreviadamente SEC. Al igual que el SCN, se añade alguna referencia numérica en las siglas para indicar la corres-pondiente versión. Por ejemplo, el SEC95 (versión europea del SCN93) es la versión de 1995, actualmente todavía en vigor, aunque se ha finalizado la revisión de la nueva versión (transposición del SCN 2008) cuya denominación es SEC2010 y que en-tra en vigor a partir de 2014.

2 Como el nuevo tratamiento de las unidades auxiliares, de los bienes enviados al exterior para procesamiento, o la conside-ración del agua como activo.

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medioambientales fue la aparición del primer manual de SEEA (System of Environmental-Economic Ac-counts) de 1993 (SEEA93)3. En 2003, se publicaría la versión revisada (el SEEA-2003) y recientemente se ha aprobado por las Naciones Unidas el SEEA-2012.

De forma análoga a lo que sucede con las cuentas nacionales, en la Unión Europea se adaptaría el SEEA2003 configurándose el «sistema Europeo de Cuentas Ambientales» (conocido por las siglas ingle-sas ESEA 2008).

En lo referente específicamente a la energía, además de otros desarrollos ha sido más recientemente, al hilo del SEEA2008, cuando se ha definido un subsistema de cuentas específicas completo: las Cuentas de la Energía. Se las conoce también como NAMEA (National Accounting Matrix including Environmen-tal Accounts)4 adaptadas a la Energía o NAMEA-Energy (NAMEA-E).

Hay que decir que constituyen uno de los más completos sistemas de toda la contabilidad medioam-biental. Se han comenzado a elaborar recientemente en la UE, y se describen en el apartado 4 de este texto.

De forma paralela, como un camino intermedio entre los sistemas de cuentas nacionales y los me-dioam bien ta les, surge una corriente de pensamiento, impulsada al más alto nivel institucional en algu-nos países —esencialmente Francia— y que se tradujo en un programa específico de trabajo dentro de la Unión Europea, conocido de forma resumida, como «El PIB y más allá».

El punto de partida esencial de esta tendencia es su actitud crítica hacia las mediciones convencio-nales de cuentas nacionales (como el PIB) porque, como se indica, no reflejan adecuadamente el bienes-tar de las sociedades y los individuos. Se trata, como se señala en ese programa de «desplazar el actual centro de gravedad del aparato estadístico desde la medición de la producción, hacia la medición del bienes tar de la población y su sostenibilidad». Para ello se propone la revitalización de los sistemas de cuentas medioambientales y una mayor integración de los mismos con las cuentas nacionales.

3. El marco Input/Output (tablas de origen-destino) de las cuentas nacionales como base de las cuentas de la energía

Antes de entrar en la descripción específica de las cuentas de la energía, parece necesario comentar, aunque sea de manera muy resumida, algunas características de las tablas de origen/ destino (TOD) en el sistema de cuentas nacionales (SCN/ SEC), ya que constituyen el punto de partida para la posterior cons-trucción de las cuentas de la energía.

Conviene además recordar que las TOD no son sino uno de los componentes del sistema Input/Output de las actuales metodologías de cuentas nacionales (Cañada, 2012). El sistema o marco Input/Output está compuesto por varios subconjuntos, que se pueden agrupar en tres principales: Tablas de origen y des-tino; tabla simétrica Input/Output; tabla sectores institucionales/ ramas de actividad. Además existen otros elementos adicionales del sistema contable pero cuya elaboración es imprescindible para poder elaborar el marco Input/Output: así por ejemplo, mencionemos las matrices de FBCF por rama propietaria, las ta-blas por ramas de los diferentes conceptos de empleo, o las matrices del gasto en consumo desagregado por productos y por funciones de consumo…

El núcleo básico, el más importante hoy en día en los sistemas contables, es el de las TOD, formadas por un conjunto de esquemas matriciales, que recogen, de forma muy detallada e interrelacionada, in-formación correspondiente a dos aspectos del sistema económico: La producción (operación central de la economía); y los flujos de origen y uso de los productos (bienes y servicios).

Aunque en realidad las TOD en su versión completa comprenden un total de ocho tablas (Ca-ñada, 2012) para simplificar se utiliza aquí (esquema 1), exclusivamente un esquema básico de cada una

3 En las siglas españolas: «Manual sobre contabilidad ambiental y económica integrada» (SCAEI).4 La denominación NAMEA corresponde a los desarrollos que ya desde los años de 1970 se realizaban por estadísticos y

contables de Holanda, país pionero en los temas de contabilidad medioambiental integrada con contabilidad nacional.

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de las dos tablas principales, la tabla de origen y la tabla de destino o uso de los productos (bienes y ser-vicios). Para ello, se soslayan en el análisis aspectos como las valoraciones de los flujos o la diferenciación por origen de los productos en la tabla de destino, aunque después se vuelve sobre alguno de estos te-mas.

La tabla denominada en España tabla de «origen», en una traducción literal del inglés sería la tabla de «oferta» (supply) porque recoge efectivamente la oferta de los productos en un sistema económico, detallando sus dos componentes básicos: la producción, para la cual se especifica en la tabla no solo lo que se produce y en qué cuantía, sino también (en columnas) qué sector (en el lenguaje contable, rama de actividad o industria) lo elabora; y la importación de los diferentes productos.

La tabla de destino, o en la traducción literal del inglés tabla de «utilización» o uso (use), muestra cómo se emplea cada producto en el sistema: qué agente económico lo adquiere, ya sean establecimien-tos o industrias como consumo intermedio (en la primera submatriz de la tabla que especifica además qué industria lo adquiere) ya sean hogares o la administración pública (en la operación gasto en consumo final), ya sean unidades de producción como de inversión (en la formación bruta de capital fijo —FBCF—) o los residentes en otros países (en el resto del mundo) que lo adquieren como exportaciones.

Además, al añadir la variación de existencias en esta tabla, el equilibrio oferta/ demanda queda ga-rantizado, ya que los productos que no han encontrado mercado en ese periodo, pasarán a formara parte de dichas existencias.

Dado que en la tabla de destino, junto a los consumos intermedios, se incluyen para cada rama los componentes del VAB, se registra la estructura completa de costes de las actividades y esto permite ga-rantizar un doble equilibrio contable: por productos (filas de las TOD en la parte superior) y por indus-trias (columnas de las ramas).

En lo que se refiere a la energía en las TOD, sus características vienen marcadas por los convenios es-tablecidos en la Unión Europea en cuanto por ejemplo al desglose por productos y por industrias que se ha reflejado en el cuadro 2: se toman las clasificaciones convencionales y oficiales de productos y activi-dades definidas en la Unión Europea (CPA y NACE respectivamente —véase Cañada, 2012—).

Cuadro 2. La energía en las cuentas nacionales; desglose de productos y ramas en las TOD (España)

Productos C.N.P.A. Ramas de actividad C.N.A.E.

Antracita, hulla, lignito y turba 10 Extracción de antracita, hulla, lignito y turba 10

Petróleo crudo 111(p), 112(p)

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Coque, refino de petróleo y combustible nuclear 23 Coquerías, refino y combustibles nucleares 23

Producción y distribución de electricidad 401 Producción y distribución de energía eléctrica 401

Producción y distribución de gas 402, 403 Producción y distribución de gas 40.2, 40.3

Respecto a otros elementos de las TOD que pueden tener un interés para la medición de la energía, se pueden mencionar un aspecto, que es el de las valoraciones de las operaciones económicas.

Los sistemas de cuentas nacionales y las TOD incluidas en ellos, prestan un cuidado especial a los te-mas de tipo de precio con el que se valoran las operaciones o variables económicas. Por poner un ejem-plo, el gasto que realiza un hogar en la adquisición de un bien para el consumo, se puede valorar desde

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la perspectiva del desembolso total que ha realizado el hogar cuando lo adquiere, que es el conocido como «precio de adquisición»; o se puede valorar diferenciando determinados aspectos, que nos lleven a una mejor identificación de valor del producto adquirido. Concretamente, en ese precio de adquisi-ción, el consumidor, junto con el precio del producto «a la salida del proceso de producción», está pa-gando también los eventuales márgenes que carguen los distribuidores de ese producto o los impuestos que gravan el consumo (cono el fundamental IVA o los impuestos especiales, en el ejemplo español).

En productos como los de la energía (especialmente en los productos petrolíferos de consumo) el peso de los intermediarios en la distribución del producto y especialmente, el peso de los impuestos que recaen sobre dicho producto, hacen que la diferencia entre el precio de fabricación o producción y el precio de adquisición sea muy relevante.

Esto tiene relevancia porque la elaboración de las Cuentas de la energía, (como en el pasado de las TIO de la energía), además de la utilidad como instrumento de medición estadística, tiene una utilidad derivada que es la posibilidad de aplicarlas para el análisis y simulación de políticas.

4. Extensiones del sistema Input/Output y las cuentas nacionales al campo de la energía: las cuentas de la energía (CEN)

4.1. Las cuentas de la energía: aspectos generales

En el año 2011 el INE ha publicado la Primera Cuenta de la Energía para el año 2006 (CEN06), que por su carácter todavía experimental y provisional se ha denominado Cuenta Piloto.

Esta cuenta responde a la estrategia global de la Unión europea que inició en 2008 una línea de tra-bajo específica que persigue la implantación y estimación de las NAMEA-E en el conjunto de los países miembros. Concebido como un proyecto de desarrollo gradual, en la primera etapa se ha acordado elabo-rar las «Cuentas de flujos físicos de la energía» (Physical Energy flows accounts —PEFA—) (Eurostat, 2011).

En términos sencillos, equivalen a unas TOD adaptadas a flujos y recursos de la energía y expresadas en unidades físicas cuyo contenido se resume en el esquema 2.

Como puede observarse, el diseño es una traslación de las TOD al campo de la energía, introdu-ciendo por un lado determinados desgloses y al mismo tiempo simplificando los elementos.

Las PEFA (como el conjunto de las NAMEA-E) diferencian tres tipos de elementos: en la parte central está el elemento común con las cuentas nacionales, que son los productos (aquí exclusivamente los pro-ductos de la energía); en la parte superior aparecen los recursos naturales; y en la parte inferior, los resi-duos. Estos elementos suponen introducir, en el esquema original de las TOD, al medio ambiente como «oferente» de insumos al sistema económico (los recursos naturales) y como «receptor» del resultado de la actividad económica, puesto que el mismo es el «destinatario» de los «residuos» generados por esa actividad económica.

Esta concepción del medio ambiente, obliga a incluirlo también como una columna en las CEN: En la ta-bla de origen (o suministros) aparece como una cuasi-industria «productora» de recursos naturales; en la tabla de destino aparece como «usuario» o receptor de ese tipo de elemento especial que son los residuos.

En realidad la primera fase de elaboración de estas cuentas en la Unión Europea se ha acordado úni-camente desarrollar la parte de flujos de la energía. Para ello, se han establecido que los países deberían elaborar cinco tablas básicas (para evitar confusiones se han incluido tanto la denominación original en inglés, como una traducción más o menos literal al español):

— T17-r. Oferta Bruta de Flujos Energéticos por actividades y activos —principio de residencia— (Gross supply of energy flows by activities and assets-residence principle).

— T13-r. Utilización bruta de flujos energéticos por actividades y activos —principio de residencia— (Gross use of energy flows by activities and assets-residence principle).

— T18. Utilización neta de flujos energéticos por actividades y activos —principio de residencia— (Net use of energy flows by activities and assets residence principle).

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— T11-r. Uso relevante en emisiones de flujos energéticos por actividades —principio de residencia— (Emmission-relevant use of energy flows by activities-residence principle).

— T19. Matriz puente de flujos de energía desde el indicador de consumo interior bruto [estadísticas y balances de la energía] al uso neto de la energía [cuentas de la energía-principio de residencia] (Bridge Table: bridging from the GIC indicator [energy statistics/balances-territory principle) to to-tal net use of energy (energy accounts-residence principle]).

Las tres primeras tablas se corresponden aproximadamente con las tablas del esquema 2, es decir son la adaptación de las TOD a la energía: hay dos tablas de «destino» o «utilización», en términos bru-tos y netos, desde la perspectiva de la energía (véase apartado 3.3). Las otras son tablas complementa-rias, una de interés desde una perspectiva medioambiental (usos con emisiones relevantes) y otra una ta-bla auxiliar para facilitar el proceso de adaptación de los criterios de registro de las operaciones (véase comentario en el apartado 4.2) de los balances a las cuentas.

En la versión realizada en España por el INE se han elaborado hasta el momento solo las dos pri-meras tablas: La tabla T.17r de oferta (u origen) bruta, que se ha denominado en español «Suministro bruto de productos energéticos por actividades económicas»; y la tabla T.11r de utilización bruta, que se ha denominado en español «Consumo bruto de productos energéticos por actividades económicas y ca-tegorías de consumo final».

Al centrarse aquí en los productos de la energía, se utiliza un desglose mayor que el de las TOD de la contabilidad nacional. En la versión desarrollada por el INE se considera un total de veintiséis productos, que cubren los principales tipos de energías y que corresponden a las clasificaciones de las estadísticas y balances de la energía (cuadro 3).

Cuadro 3. De las clasificaciones de los productos en las TOD a las de las CEN

Cuentas de la Energía

Hulla Antracita Hulla subbituminosa Coque Lignito pardo Crudo de petróleo Materias primas refinadas Gas de refinería GLP Gasolinas

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Tablas de origen y destino

Productos C.N.P.A.

Antracita, hulla, lignito y turba 10 Querosenos Nafta

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Gas natural, minerales de uranio y torio 111(p), 112(p), 12 Gasóleos 1.000 t

Coque, refino de petróleo y combustible nuclear 23 FuelóleosOtros ptos. petrolíferosGas naturalGas de coquería Gas de alto horno Gas manufacturadoEnergía nuclearEnergía hidráulicaEnergía eólicaCalor solarMadera y residuosEnergía geotermalEnergía eléctrica

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4.2. Algunos aspectos metodológicos: CEN, balances energéticos y cuentas nacionales

Además de lo que se deduce de la descripción anterior en cuanto a clasificaciones y al cambio sus-tancial que es la introducción del medio ambiente en las TOD, existen otras diferencias metodológicas entre las CEN y los sistemas de cuentas nacionales.

Para explicarlas, hay un tema que debe mencionarse, porque condiciona fuertemente esta estruc-tura: para llegar a las cuentas de la energía partiendo de las TOD, se ha tratado de aprovechar las es-tadísticas existentes en el campo de la energía y en particular una estadística derivada o de síntesis que son los balances energéticos.

Los balances energéticos constituyen una estadística con tradición e importancia en la Unión euro-pea, que ha venido elaborándose desde hace décadas. Puesto que en ellos se compara, para los diferen-tes productos energéticos, la oferta con la demanda ambas diferenciadas por componentes (producción, importación (neta de exportación), consumo…) se justifica el intento de aprovechar esa información como punto de partida básico para la elaboración de las CEN: «Energy accounts supplement the balan-ces using national accounts classifications and definitions» (Eurostat, 2011).

Entonces, se trata de ver las características de esos datos recogidos en los balances y cómo adaptar-los a la estructura de las cuentas de la energía. En el cuadro 4 se presentan las principales diferencias de

Cuadro 4. Diferencias en conceptos y términos entre las estadísticas y balances de la energía y las cuentas nacionales

Estadísticas y balances de energía Cuentas nacionales

Desglose de productosClasificación específica de la energía (AIE/ Eurostat).

Clasificación específica de productos: CPA.

Concepto de «actividad»

Incluye empresas y hogares: cualquier uni-dad que transforma un insumo de ener-gía en un output de energía (con diferente forma).

Se aplica solo a actividades económicas o agregados de establecimiento o unidades de producción.

Concepto de «final»Último uso disponible de un tipo de ener-gía.

Para el concepto de «demanda final» y al-gunos de sus componentes. Por ejemplo, el (gasto en) consumo.

Criterio de registro de las operaciones

Criterio de territorio («inland» consump-tion).

Criterio de residencia (flujos nacionales).

Tipo de unidades Unidades físicas y energéticas. Unidades monetarias.

Concepto de producción secundaria

Se aplica a la diferenciación entre energía primaria y energía secundaria.

Se aplica a la diferenciación entre produc-ción principal y secundaria de una rama de actividad.

Significado de «bruto» y «neto»

«Neto» de pérdidas de transformación. Aplicable a las operaciones de formación de capital o a las rentas.

Equilibrios Oferta = Consumo. Oferta = Empleos.

Auto-producción de energía. (Energía producida y utilizada —consumo intermedio— por un mismo establecimiento)

Se incluye toda la energía producida. Se excluye de las cuentas y TOD.

Tratamiento de la energía utilizada por el transporte

Los consumos de carburantes por el trans-porte se asigna a los diferentes modos (ferro carril, carretera, marítimo, aéreo, etc.) con independencia del sector econó-mico en el que se encuadren.

La energía consumida se debe asignar al sector o rama de actividad al que perte-nece el medio de transporte (en el caso de ser realizada como actividad secundaria, a la rama de actividad principal).

Fuente: Elaboración a partir de INE (2011) y Eurostat (2011).

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concepto y terminológicas entre los dos esquemas, estadísticas de la energía y balances por un lado, y cuentas nacionales por otro.

Existen algunos casos en que se utilizan términos similares pero con un significado diferente en los dos ámbitos: es el caso de los conceptos de «bruto y «neto», que tienen un significado claramente dis-tinto en la contabilidad nacional (se aplican para aquellas partidas en las que se pueden valorar inclu-yendo —registro bruto— o excluyendo —neto— las amortizaciones o depreciación del capital5) y en las estadísticas de la energía (en las que se refiere simplemente a la valoración de los flujos de la energía descontadas o no las pérdidas por transformación).

Análogamente, el calificativo de «final» tiene una connotación distinta, ya que en cuentas nacionales se refiere al concepto económico de los usos «finales»6 de cualquier producto (entre los cuales por ejem-plo se incluye el consumo «final» de los hogares) diferente del concepto de la estadística energética; también el término «secundaria» es distinto en los dos ámbitos, ya que en la estadística energética signi-fica una energía «derivada» de otras fuentes «primarias», en tanto que en cuentas nacionales se maneja para diferenciar entre una producción que es la característica o «principal» de un establecimiento o de una industria, y el resto, que sería una producción (de importancia) secundaria.

Otra diferencia metodológica entre las TOD (cuentas nacionales) y las cuentas de la energía lo cons-tituye el tratamiento de la energía auto-producida (producida y consumida dentro del mismo estableci-miento industrial).

Esquema 3. Inclusión en las TOD de la energía auto-producida para su compatibilidad con las Cuentas de la energía

En las cuentas nacionales, esos flujos internos de los establecimientos no se registran (no solo los de la energía sino cualquier otro tipo de producción) pero sí se registran en cambio en las CEN; por tanto, para pasar de un ámbito a otro, se tendrán que introducir determinados cambios en las TOD originales (esquema 3). Por un lado, en la tabla de origen (supply) se debe añadir como una producción (secunda-ria) de las ramas o industrias en que se produce; por otro, en la de tabla de destino (use) como un in-sumo de las propias ramas que la producen.

El problema al incluir esta energía auto-producida es que se rompe la compatibilidad con las TOD mo-netarias y con el sistema de cuentas nacionales en su conjunto, porque esta producción habría que valo-rarla en unidades monetarias. De hecho, en los acuerdos provisionales que se han adoptado en la primera fase de las cuentas de la energía en Europa, se ha decidido no incluir de momento esta producción.

No obstante, en algunos casos, esa vinculación a las estadísticas y balances de la energía es más di-fícilmente compatible; un ejemplo es el de la utilización del término «consumo» para la denominación

5 Por ejemplo, todas las partidas relacionadas con operaciones de capital productivo como la formación de capital, determi-nadas operaciones de renta…

6 Que se destinan a un usuario «final»: un consumidor (hogar o administración Pública), una empresa como bien de capital o el resto del mundo (exportaciones).

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de la adaptación de la tabla de destino que se hace en las CEN. Esa denominación procede de los balan-ces energéticos, en los que las exportaciones aparecen en la parte izquierda (con signo negativo) como un componente de la oferta; de esta manera, en las utilizaciones se puede manejar la denominación de consumo, al ser el principal uso que se refleja en la demanda. Pero ello parece menos adecuado para re-ferirse a la tabla de «usos» o destino de los productos, por cuanto además del consumo, en una tabla de destino y en las CEN se representan las otras utilizaciones de la energía, como por ejemplo las men-cionadas exportaciones.

Un tema relevante al comparar los dos ámbitos, balances y TOD, es el que se refiere al tema de la re-sidencia de los agentes económicos como criterio para el registro de las operaciones.

En efecto, uno de los esfuerzos fundamentales que han desarrollado los equipos elaboradores de la metodología de las CEN, era el definir «los ajustes a realizar para seguir el principio de residencia que rige en las Cuentas Nacionales» y que equivale a que las variables se definan bajo una perspectiva «na-cional», es decir que las operaciones deben venir medidas por referencia a los residentes en un deter-minado país. Se señala que en las estadísticas y balances energéticos se utiliza un criterio distinto al de cuentas nacionales: el principio de territorialidad, es decir, de registrar las operaciones por referencia a un territorio en el que se producen, al margen de la residencia de los agentes económicos en dicho terri-torio.

Ese planteamiento ha llevado a que deberán hacerse ajustes en los datos disponibles de los balan-ces para poder construir las CEN: «Estos ajustes suponen estimar y añadir en las cuentas de la ener-gía la producción/el consumo energético que realizan las unidades residentes fuera del territorio y esti-mar y restar la producción/el consumo que realizan las unidades no residentes en el territorio nacional» (INE, 2011).

Todo ello es cierto, pero a un nivel general: muchas de las variables de cuentas nacionales, en cuanto a su cuantía total, tienen efectivamente como principio básico ese criterio de la residencia; y por razones muy obvias: por ejemplo, si en las cuentas nacionales de un país se obtiene la variable «Renta», parece evidente que ésta tenga que referirse a los residentes de un país, y así es como se define en el SCN o el SEC, como la Renta Nacional de (los residentes en) ese país. Y lo mismo sucede para otras operaciones y variables fundamentales de la contabilidad, como el (gasto en) consumo final de los hogares, cuyo total debe corresponder siempre a una visión «nacional».

Pero sucede que esto no es así en todos los casos o no lo es sin importantes matizaciones. En con-creto, las cuentas de la energía parten, como se ha visto, del marco Input/Output y específicamente de las TOD. Y esas TOD, aunque a un nivel global se garantiza (mediante partidas de ajuste) que propor-cionan agregados «nacionales», están sin embargo definidas en sus casillas o celdas concretas (en las fi-las por productos) en términos del «territorio» o lo que en cuentas nacionales se denomina criterio «in-terior»: es decir, bajo el mismo principio que los balances energéticos. Por ejemplo, la producción en unas TOD recoge la actividad de los establecimientos que operan en un territorio; lo mismo con los cos-tes que se reflejan en la tabla de destino. Pero incluso para el consumo final de los hogares desagregado por productos, cada casilla se expresa en términos interiores, en términos del territorio.

Y por ello, la variable fundamental que se obtiene de unas TOD es el PIB, el Producto Interior Bruto de una economía. Dicho en otros términos, la recomendación que se realiza en la metodología de las CEN de adaptar las variables de los balances energéticos a ese criterio «nacional» es matizable. Por otra parte, la adaptación a los criterios de residencia resulta un tanto paradójica desde la propia lógica de aspectos del medio ambiente: se puede cuestionar a la hora de elaborar estas cuentas, si lo impor-tante es la residencia del que genera unos residuos o el lugar donde se está generando la contamina-ción.

5. Otras alternativas para la medición contable de la energía: las tablas Input/Output de la energía

Se describe aquí de forma muy breve un instrumento ya lejano en el tiempo, antecedente de las ac-tuales CEN que son las tablas Input/Output de la energía. A raíz de las crisis del petróleo de hace cuatro décadas (1974-1980) el tema de la energía se consideró entonces prioritario para los países europeos. Y

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la estadística trató de responder a ese reto elaborando entre otros instrumentos, las denominadas tablas Input/Output de la energía (TIOEN).

Dos objetivos fundamentales de esas tablas: a corto plazo, resaltar algunos de los rasgos que habían hecho surgir las crisis energéticas, como la dependencia energética y la intensidad en el uso de la ener-gía por industrias, etc.; a medio plazo, se utilizaron para el entonces incipiente proyecto de las tasas so-bre las emisiones de residuos.

En España (INE) se elaboraron dos tablas, correspondientes a los años 1980 y 1985. De forma simi-lar al bloque de producto o flujos de las CEN, consistían en una desagregación y adaptación de las ta-blas Input/Output de las cuentas nacionales7 a los productos de la energía. Concretamente se introduje-ron algunos desgloses (10) sobre la clasificación original de las tablas (cuadro 5).

Cuadro 5. Las tablas Input/Output de la energía (1985): ejemplo de algunos desgloses

03 033 Lignito y briquetas de lignitoTotalInteriorImportado

000

000

04 050 Productos de la coquefacciónTotalInteriorImportado

000

000

05

071 Petróleo brutoTotalInteriorImportado

000

000

0732 G.L.P.TotalInteriorImportado

34728760

000

0733 GasolinasTotalInteriorImportado

23230

261

25

0734 NaftasTotalInteriorImportado

000

000

0735 Gasóleo transporteTotalInteriorImportado

105.39898.5156.883

1.081848233

0736 Gasóleo calefacción, fuel-oilsTotalInteriorImportado

1.3301.103

227

000

0739 Otros productos refinadosTotalInteriorImportado

1.9921.395

597

1166155

06 073 Producto petrolíferos refinadosTotalInteriorImportado

109.090101.323

7.767

1.223910313

Fuente: INE.

Se partía de respetar las cifras y los equilibrios de las TIO en unidades monetarias disponibles y se transformaban en unidades de energía (se elaboraron en Tep).

7 Hasta el SEC93/ SEC95 en cuentas nacionales se elaboraba una única tabla Input/Output.

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De hecho, las TIOEN contenían tanto las estimaciones en unidades energéticas (concretamente en Tep) como el valor monetario de dichos flujos. El equilibrio en unidades físicas era compatible con (partía de) el equilibrio en unidades monetarias y ello constituye una de sus principales virtudes por su importancia para desarrollar las aplicaciones que posteriormente se realizaron de dichas ta-blas (por ejemplo, se tomaron como base para el cálculo de la aplicación de las tasas sobre emisio-nes de CO2).

Por contra, deben reconocerse determinadas limitaciones de las TIOEN, fundamentalmente su redu-cido nivel de desagregación para los productos energéticos, que queda muy lejos de las necesidades ac-tuales de análisis de la energía.

6. Reflexión final: el futuro de las CEN

Las CEN piloto que han elaborado los países de la UE constituyen un valioso punto de partida para el estudio integral de la energía. Pero sería conveniente que en el futuro este instrumento se completara, tanto desde una perspectiva del medio ambiente, como desde un punto de vista contable.

En el primer caso, ya en la actual agenda del INE y de las instituciones europeas, está el desarrollo progresivo de las cuentas hasta completar el esquema NAMEA-E, para verdaderamente incluir el me-dio ambiente en el sistema contable de la energía; incluyendo la desagregación completa por filas y co-lumnas que permite ver las vinculaciones con el medio ambiente. Esto supone: En el enfoque de «Filas»: además de los productos, introducir los bloques de los recursos naturales y los residuos; en el enfoque de «Columnas»: Incorporación de la columna «medio ambiente».

Por otra parte, las CEN no son todavía un sistema completo, puesto que falta la matriz de valor aña-dido que cierra el sistema para industrias en la tabla de destino de las cuentas nacionales. No obstante, las NAMEA-E contemplan un desarrollo completo de todo el sistema de las TOD; por ejemplo, la necesa-ria inclusión de las diferencias en el precio de valoración de los productos y la elaboración de matrices de márgenes de distribución y de impuestos a los productos (netos de subvenciones).

En cuanto a la revisión de aspectos contables, como se ha visto en el apartado 4, del actual diseño de las CEN parece deducirse que han sido concebidas y elaboradas básicamente desde las unidades es-tadísticas de cuentas de la energía y medio ambiente, con participación muy secundaria de las unida-des de cuentas nacionales. Esa falta de coordinación explica sin duda determinados aspectos de las CEN, desde lo más accesorio, como son las terminologías, hasta algunos temas más de fondo (como el men-cionado «criterio de residencia económica») que seguramente se habrían evitado o reducido si hubiera habido una mayor participación de las unidades de cuentas nacionales en el proceso de definición de las CEN. De esta manera, ese objetivo básico de cualquier cuenta satélite, que es la vinculación al marco de las cuentas nacionales, se conseguiría de una forma más completa.

Una última sugerencia está inspirada por los antiguos esquemas de TIO de la energía que se han co-mentado en el apartado 4: sin duda, que una forma de mejorar la información que proporciona una CEN sería tratar de integrarla o compatibilizarla al máximo posible con la de las TOD monetarias, obvia-mente salvando las diferencias metodológicas entre ambos campos. De una manera concreta, un primer paso muy valioso para los usuarios es que las CEN, aunque fuera a partir de la versión piloto actual del INE, se publicaran junto con su equivalente monetario.

Además de dotarlas de mayor consistencia, esta presentación conjunta de flujos físicos y flujos mo-netarios permitiría elaborar y aplicar con mayor simplicidad modelos Input/Output, de notable utilidad en el campo del análisis económico/medioambiental de la energía. Por mencionar solo algunas de la principales aplicaciones: impactos sobre el PIB y el empleo de los diferentes modos energéticos; análisis de precios de la energía; de efectos en variaciones y modalidades impositivas… En esos esquemas inte-grados deberían ser adecuadamente incorporados aspectos como por ejemplo el de valoración —men-cionado en el epígrafe 4— que tan cruciales son para el sector de la energía.

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7. Referencias

CAÑADA, A. (2010): Efectos de la capitalización del gasto en I+D en las cuentas nacionales: aproximación a una cuenta satélite de I+D para España. ICE, 853, 2010.

CAÑADA, A. (2012): Cuentas nacionales. Nueva introducción práctica (próxima publicación).EUROSTAT (2011): Manual for Physical Energy Accounts (PEFA-Manual), 2011 (borrador).EUROSTAT (2012): Sistema Europeo de Cuentas Nacionales y Regionales, 2010 (borrador).INE (2011): Cuenta satélite de la Energía de España, 2006, Estudio piloto. INE.NACIONES UNIDAS (2003): Handbook of National Accounting: Integrated Environmental and Economic Accounting

2003 (SEEA 2003).NACIONES UNIDAS (2010): Sistema de Cuentas Nacionales, 2008.NACIONES UNIDAS (2012): System of Environmental-Economic Accounting. Central Framework (pre-edited text sub-

ject to official editing).

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Efectos económicos de la energía eólica en Aragón (1996-2012)

Presentado por Blanca SimónProfesora titular de Economía Aplicada de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Zaragoza

José Aixalá PastóProfesor titular de Economía Aplicada de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Zaragoza

Luis Pérez y PérezInvestigador del Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria (CITA) del Gobierno de Aragón

Jaime Sanaú VillarroyaProfesor titular de Economía Aplicada de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Zaragoza

1. Introducción

Con la referencia al Quijote «No son gigantes, son molinos», algunas Aulas de Energías Renovables explican a sus visitantes que los aerogeneradores que se divisan en las cimas de muchos montes son gi-gantes porque contribuyen positivamente a la generación de producción y empleo, a la mejora del me-dio ambiente y a la disminución de la dependencia energética, tal como se indica en este trabajo.

Lo cierto es que los aerogeneradores han permitido avanzar hacia un modelo energético sostenible. Así, la Agencia Internacional de la Energía, en su informe correspondiente a 2008 —véase International Energy Agency (2008)— se ocupa de la crisis del clima. Otros informes, como el de Greenpeace, con-sideran viable un sistema de generación completamente basado en energías renovables. El Parlamento Europeo, por su parte, ha aprobado el Plan 20/20/20 —véase Comisión Europea (2008)— para que la Unión Europea cumpla en 2020 los compromisos de recortar en un 20% las emisiones de dióxido de carbono (CO2), mejorar la eficiencia energética en un 20% y que un 20% de la energía consumida pro-ceda de fuentes renovables.

La energía eólica —al igual que otras energías renovables— está en la base de este cambio energé-tico que ha llamado la atención incluso de la Administración de los Estados Unidos. En España, se ha convertido en una de las principales formas de generación eléctrica, con 21.673 MW de potencia ins-talada en febrero de 2012, lo que la convierte en la segunda tecnología en potencia instalada, des-pués del ciclo combinado. En Aragón, con datos de la Asociación de Promotores de Energía Eólica de Aragón (AEA), en febrero de 2012, existían 1.811 MW de energía eólica en operación, lo que supone el 8,35% de la potencia instalada en España y se prevé que la potencia instalada en la región alcance 3.107,46 MW a finales de 2012.

El objetivo central de este estudio es estimar los efectos económicos que el desarrollo del sector eó-lico ha tenido, tiene y tendrá en Aragón. Para ello se cuantifican tanto el impacto socioeconómico que provoca la creación y puesta en marcha de nuevos parques eólicos, como los efectos sobre la produc-ción y el empleo de éstos una vez que entran en funcionamiento. Se utiliza el modelo de demanda de Leontief con los datos de los dos últimos marcos Input/Output disponibles para la economía aragonesa. El primero, el MIOA99, está referido a la estructura productiva de la economía aragonesa en 1999, fue elaborado y publicado por Ibercaja (2003) y se usa para analizar el periodo 1996-2004. El segundo,

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(MIOA05), se refiere a la estructura productiva de la economía aragonesa en 2005, puede consultarse en Pérez y Pérez y Parra (2009) y se emplea para el periodo 2005-2012.

La estructura del trabajo es la siguiente. Tras esta introducción se presentan los resultados de la es-timación del producto y el empleo generados en Aragón, tanto por la construcción de parques eólicos como por la generación de energía eólica. Posteriormente, se analiza la contribución de la energía eólica a la mejora medioambiental y a la disminución de la dependencia energética del exterior. Cierra el estu-dio un apartado en el que se incluyen las conclusiones más relevantes y algunas consideraciones finales.

2. La producción y el empleo generados en Aragón por la construcción y funcionamiento de los parques eólicos

Como se ha señalado, el objetivo central de este estudio es estimar los efectos económicos que el desarrollo del sector eólico ha tenido, tiene y tendrá en Aragón. Se pretende cuantificar tanto el impacto económico provocado por la creación y puesta en marcha de nuevos parques eólicos, como los efectos sobre la producción y el empleo una vez que entran en funcionamiento.

2.1. Efectos de la construcción de parques eólicos

Cuantificar los efectos de la construcción de parques eólicos exige, de una parte, conocer el proceso inversor llevado a cabo y, de otra, delimitar la parte de esas inversiones que puede demandarse a em-presas aragonesas.

Por lo que respecta al proceso inversor, ha de precisarse que se inició de forma pionera en la década de 1980 y se realizó de forma continuada entre 1996 y 2007, observándose un salto cuantitativo en 2001, año a partir del cual se superan los 200 MW anuales de potencia instalada, tal como se recoge en el cuadro 1. Si se hubieran cumplido las previsiones para el período 2009-2012, la potencia instalada en Aragón se habría incrementado en 3.107,46 MW desde 1996.

Cuadro 1. Proceso inversor en parques eólicos en Aragón. Evolución entre 1996 y 2008 y perspectivas (2009-2012)

Año MW instaladosInversión total

(euros)

1996 15,00 13.921.6861997 56,25 53.235.0161998 59,82 57.652.2261999 72,40 71.388.4232000 22,30 22.743.4722001 234,66 247.916.7762002 281,67 308.111.0082003 246,82 278.273.3292004 173,00 201.067.4002005 214,15 257.145.6332006 144,00 178.997.2842007 187,39 239.454.7602008 0,00 0

Estimaciones: 2009 200,00 270.000.0002010 300,00 413.100.0002011 450,00 632.043.0002012 450,00 644.683.860

Total 3.107,46

Fuente: Elaboración propia a partir de información facilitada por la AEA.

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A lo largo de los años analizados, la relación entre el coste de la inversión y la potencia instalada ha representado una cifra por MW que oscila entre algo más de 900.000 euros en 1996 y 1.350.000 euros en 2009.

Para cuantificar qué parte de las inversiones estimula la producción y empleo aragoneses, se ha de partir del coste de instalación de los parques eólicos, expresar los componentes en términos de produc-tos del MIOA y, por último, determinar qué parte de dichos componentes es suministrada por empresas ubicadas en la región.

De acuerdo con la información facilitada por la AEA y sintetizada en el Cuadro 2, el aerogenerador representa aproximadamente un 75% del coste total —distribuido entre equipo eléctrico (18%), equipo mecánico (25%) y metalurgia (32%)—; el punto de conexión supone un 8% del total, mientras que el resto de la instalación alcanza el 17%, repartido entre obra civil (8%) e instalación eléctrica interna (9%). En términos del MIOA, un parque eólico requiere «Productos metálicos» (32% del coste), «Ma-quinaria, equipo mecánico y aparatos domésticos» (25%), «Maquinaria y material eléctrico» (35%) y «Productos de la construcción» (8%).

Para aproximar la parte del gasto en inversión que se satisface con producción aragonesa puede acu-dirse a la legislación vigente en Aragón, concretada en la figura del Plan Eólico Estratégico, común a las empresas del sector. No obstante, ha de reconocerse que las autorizaciones de los planes eólicos estra-tégicos difieren entre empresas, dado que en ocasiones se vinculan a actuaciones industriales en el sec-tor eólico e, incluso, en otros sectores productivos. Analizados los diferentes porcentajes establecidos en una muestra de autorizaciones facilitada por la AEA, en este trabajo se ha optado por suponer que las empresas domiciliadas en la región suministran en promedio un 60% del valor de los componentes del parque. Se trata de una media ponderada de los porcentajes de las cuatro ramas de productos señala-das, que en los casos de «Maquinaria y material eléctrico» y «Productos de la construcción» representan entre el 75 y el 80% de los bienes demandados para la instalación del parque eólico y, en cambio, en los casos de «Productos metálicos» y «Maquinaria, equipo mecánico y aparatos domésticos», significan algo menos del 50% de los componentes requeridos.

En consecuencia, y tal como consta en el cuadro 2, en este trabajo se ha supuesto que por cada 100 euros invertidos en la construcción de un parque, las empresas aragonesas de la rama de actividad «Pro-ductos metálicos» suministran bienes por importe de 15,3 euros; las de «Maquinaria, equipo mecánico y aparatos domésticos» por valor de 11,9 euros; las «Maquinaria y material eléctrico» por cuantía de 26,4 euros y las de «Productos de construcción» por un montante de 6,4 euros.

Los resultados —sintetizados en el cuadro 3— muestran que el arrastre del gasto de inversión (de-manda indirecta) se sitúa en promedio en torno al 28,5% de la demanda directa. Dicho promedio es la síntesis de una capacidad de arrastre ligeramente superior cuando se trabaja con la estructura produc-tiva del MIOA99 (28,6%), frente a un 28,2% que se deriva del MIOA051.

Esta capacidad supone que, en el conjunto del período 1996-2007, el volumen de inversión en com-ponentes de parques eólicos demandado en Aragón, 1.383 millones de euros constantes de 2009, pro-dujo un impacto total sobre el conjunto de ramas de actividad de la economía aragonesa en torno a los 1.777 millones de euros de dicho ejercicio.

1 Este efecto de arrastre ha sido medido a través de la matriz de coeficientes de los inputs regionales, que recoge única-mente el efecto sobre la economía aragonesa. Utilizando la matriz de coeficientes de los inputs totales se obtendría el efecto de arrastre generado fuera de Aragón como consecuencia de la inversión en parques eólicos instalados en la Comunidad Autó-noma. Este efecto de arrastre sobre otras economías, unido al 40% inicial de inversión demandada fuera de Aragón, tal como se desprendía de las cifras del cuadro 2, produce sobre la economía aragonesa un segundo efecto de arrastre que, aunque de difícil medición, habría que adicionar al 28,5% mencionado.

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Cuadro 2. Coste de instalación de un parque eólico (en porcentaje)

Aerogenerador 75,0

Equipo eléctrico 18,0Equipo mecánico 25,0Metalurgia 32,0

Punto de conexión (interconexión) 8,0

Resto de instalación 17,0

Obra civil 8,0Instalación eléctrica interna 9,0

Total 100,0

Coste por ramas de productos del MIOA

Productos metálicos 32,0Maquinaria, equipo mecánico y aparatos domésticos 25,0Maquinaria y material eléctrico 35,0Productos de la construcción 8,0

Total 100,0

Producción demandada a empresas aragonesas

Productos metálicos 15,3Maquinaria, equipo mecánico y aparatos domésticos 11,9Maquinaria y material eléctrico 26,4Productos de la construcción 6,4

Total 60,0

Fuente: Elaboración propia a partir de información facilitada por la AEA.

Cuadro 3. Resumen de los impactos de las inversiones en parques eólicos sobre la producción aragonesa

Año

Demanda de producción aragonesa (euros corrientes)

Demanda de producción aragonesa (euros de 2009)

Directa Indirecta Total Directa Indirecta Total

1996 8.353.012 2.389.779 10.742.791 12.150.000 3.476.090 15.626.0901997 31.941.010 9.138.257 41.079.267 45.562.500 13.035.337 58.597.8371998 34.591.336 9.896.510 44.487.845 48.454.200 13.862.647 62.316.8471999 42.833.054 12.254.448 55.087.502 58.644.000 16.777.927 75.421.9272000 13.646.083 3.904.116 17.550.199 18.063.000 5.167.787 23.230.7872001 148.750.066 42.557.087 191.307.152 190.074.600 54.379.951 244.454.5512002 184.866.605 52.889.954 237.756.559 228.152.700 65.274.017 293.426.7172003 166.963.997 47.768.055 214.732.053 199.924.200 57.197.901 257.122.1012004 120.640.440 34.514.981 155.155.421 140.130.000 40.090.904 180.220.9042005 155.299.268 43.507.606 199.092.217 173.461.500 48.914.529 222.376.0292006 108.758.904 30.285.341 139.427.903 116.640.000 32.891.395 149.531.3952007 147.332.767 40.514.409 188.879.237 151.785.900 42.802.212 194.588.112

Total 1.383.042.600 393.870.697 1.776.913.297

2009 162.000.000 45.682.493 207.682.493 162.000.000 45.682.493 207.682.4932010 247.860.000 69.894.214 317.754.214 243.000.000 68.523.739 311.523.7392011 379.225.800 106.938.148 486.163.948 364.500.000 102.785.609 467.285.6092012 386.810.316 109.076.911 495.887.227 364.500.000 102.785.609 467.285.609

Total 1.134.000.000 319.777.450 1.453.777.450

Fuente: Elaboración propia a partir del MIOA99 y MIOA05.

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Si se hubieran cumplido las previsiones para el período 2009-2012 (en 2008 no se puso en marcha ningún MW nuevo de potencia eólica en la región), el volumen de inversión en parques eólicos que se demandaría en Aragón, 1.134 millones de euros, produciría un impacto total sobre el conjunto de ramas de actividad de la economía aragonesa en torno a los 1.454 millones de euros.

Al analizar las ramas de actividad productivas más requeridas con la estructura del MIOA99, además de las directamente relacionadas con la construcción de parques anteriormente detalladas destacan, «Otros servicios empresariales», «Servicios de transporte por carretera», «Servicios de intermediación fi-nanciera», «Productos Metalúrgicos» y «Energía eléctrica», entre las ramas más relevantes. Cuando se trabaja con el MIOA05, se mantienen dichas ramas, a excepción de «Servicios de intermediación finan-ciera», que pierde su protagonismo.

El modelo de demanda del MIO permite, asimismo, evaluar el impacto de la inversión eólica sobre el empleo regional. Con el fin de estimar dicho impacto, se ha calculado para cada una de las 68 ramas de productos del MIOA la relación entre la producción total y el número de empleos. El cociente resultante se ha aplicado a la producción obtenida en el cuadro 3 para las distintas ramas a lo largo de los años es-tudiados. Los resultados, incluidos en los cuadros 4 y 5 y en el gráfico 1, indican que la generación de empleo ha sido importante a lo largo del período, aumentando de forma notable a partir del 2001 por el mayor esfuerzo inversor realizado. A lo largo del período 1996-2007, se generaron, en promedio, unos 1.183 empleos anuales (no acumulativos) y, si se hubieran cumplido las previsiones de instalación

Cuadro 4. Impacto de las inversiones en parques eólicos en el empleo aragonés

Sectores 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Agricultura 0 0 0 0 0 1 2 2 1 9 6 8Energía 0 2 2 2 1 6 8 7 5 5 3 4Industria 96 362 384 465 143 1.508 1.810 1.586 1.112 1.042 700 912Construcción 15 58 61 74 23 241 290 254 178 163 110 143Servicios 21 79 84 102 31 330 396 347 243 299 201 262

Total 133 500 532 644 198 2.087 2.505 2.195 1.538 1.518 1.021 1.329

Promemoria:

Empleo por 100 MW con MIOA99: 889Empleo por 100 MW con MIOA05: 709

Fuente: Elaboración propia a partir del MIOA99 y MIOA05.

Cuadro 5. Impacto de las inversiones previstas en parques eólicos en el empleo aragonés (estimaciones)

Sectores 2009E 2010E 2011E 2012E

Agricultura 9 13 19 19Energía 5 7 11 11Industria 973 1.459 2.189 2.189Construcción 153 229 343 343Servicios 279 419 628 628

Total 1.418 2.127 3.190 3.190

Promemoria:

Empleo por 100 MW: 709

Fuente: Elaboración propia a partir del MIOA05.

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Gráfico 1. Impacto de las inversiones en parques eólicos en el empleo aragonés

Fuente: Cuadros 4 y 5 y elaboración propia.

de parques eólicos, durante el período 2009-2012, se generarían en torno a 2.481 empleos anuales (no acumulativos), la gran mayoría de ellos en el sector industrial2.

En términos relativos, por cada 100 MW de potencia eólica instalada en Aragón se generaron alre-dedor de 890 empleos directos e indirectos cuando se trabaja con la estructura productiva derivada del MIOA99 (modelo utilizado en el periodo 1996-2004), mientras que si aplicamos el MIOA05 (utilizado desde 2005 hasta 2007 y para las previsiones futuras desde 2009 hasta 2012) se crearon alrededor de 710 empleos por cada 100 MW.

Comparando la inversión eólica en Aragón con algunas macro magnitudes regionales, se ob-tiene una buena aproximación de su importancia relativa. Conviene señalar al respecto que la inver-sión en parques eólicos en los años de mayor esfuerzo inversor (2001-2003) sobrepasó los 500 mi-llones de euros corrientes. Este volumen de inversión, que resultó de una instalación promedio de 254 MW anuales en el período 2001-2003, contribuyó, como puede apreciarse en el cuadro 6, a una generación de VAB regional del 0,81% y a un 3,65% del VAB industrial aragonés. Esta contribu-ción superó el VAB de algunos sectores concretos de la economía aragonesa, en concreto los que la Contabilidad Regional identifica como «Industria de la madera y del corcho» (con un VAB que repre-senta el 0,40% sobre el VAB regional y el 1,78% sobre el VAB industrial aragonés para el conjunto de período 2001-2003) e «Industria del caucho y materias plásticas» (con un VAB que representa el 0,72% sobre el VAB regional y el 3,21% sobre el VAB industrial aragonés para el citado período). Ello significa que, si se hubieran cumplido las previsiones de inversión eólica hasta el año 2012, lo que hubiera supuesto una instalación media de 350 MW hasta ese año, el impacto sobre la econo-mía aragonesa sería claramente superior al señalado para el período 2001-2003 de máxima inversión hasta el momento.

A su vez, el empleo generado por la construcción de parques representó, en los años de mayor in-versión, hasta el 0,4% del empleo aragonés y el 1,9% del empleo industrial, como puede observarse en el cuadro 6 y en el gráfico 2.

2 Adviértase que estas estimaciones implican que la productividad del factor trabajo se mantiene constante en todos los sectores a lo largo de los años estudiados para cada uno de los MIOA. Si se supone que la productividad varía a lo largo de es-tos años, las cifras de empleo estimadas se alterarán de forma proporcional a tales modificaciones.

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Cuadro 6. Comparación de las inversiones en parques eólicos en Aragón con las macro magnitudes aragonesas (porcentajes)

VAB VAB

industrial Empleo

Empleo industrial

1996 0,06 0,27 0,03 0,131997 0,21 0,92 0,10 0,481998 0,22 0,93 0,10 0,481999 0,26 1,11 0,12 0,572000 0,08 0,33 0,04 0,172001 0,78 3,45 0,37 1,752002 0,90 4,01 0,43 2,052003 0,76 3,48 0,37 1,802004 0,52 2,44 0,25 1,232005 0,62 2,99 0,24 1,192006 0,40 1,95 0,16 0,792007 0,50 2,42 0,20 1,03

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE.

Gráfico 2. Comparación de las inversiones en parques eólicos en Aragón con las macro magnitudes aragonesas

Fuente: Cuadro 6 y elaboración propia.

2.2. Efectos del funcionamiento de parques eólicos

El MIOA también puede emplearse para cuantificar el efecto de la actividad generadora de energía eléctrica sobre la producción y empleo aragoneses, una vez que los parques eólicos entran en funciona-miento. Para aproximar estos efectos, se ha partido de las Cuentas de Pérdidas y Ganancias correspon-dientes al ejercicio 2007 (último disponible en el momento de elaborar este estudio) de un conjunto de empresas eólicas domiciliadas en Aragón y que eran titulares de 458 aerogeneradores, con una poten-cia instalada de 340,5 MW3. Del análisis de las mencionadas cuentas en el año 2007, los consumos de productos de estas doce empresas representaron 42.141 euros (a precios básicos) por MW de potencia

3 Sus Cuentas de Pérdidas y Ganancias están disponibles en la base de datos Sistema de Análisis de Balances Ibéricos (SABI).

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instalada. Dado que la potencia total instalada en Aragón en dicho ejercicio ascendía a 1.713,3 MW, la demanda de consumos intermedios de las empresas eólicas puede razonablemente cifrarse en 72,2 mi-llones de euros (a precios básicos) en el citado año.

Cuantificados los consumos intermedios, ha de concretarse en qué medida se distribuyen entre las distintas ramas o sectores y determinar qué porcentaje de esos consumos se satisface con producción aragonesa. Para la primera tarea se siguió el criterio de Aixalá, Sanaú y Simón (2003a, 2003b), es decir, se consideró una ponderación similar a la que se emplea en el MIOA05 para el sector «Producción y dis-tribución de energía eléctrica» (rama 6), aunque modificada para tener en cuenta la especificidad de la energía eólica.

La segunda tarea es, en cambio, ardua porque no se dispuso de información pormenorizada y es co-nocido que las empresas aragonesas pueden beneficiarse de esta demanda inducida por las empresas generadoras de energía eólica bien por ser proveedoras o por participar en uniones temporales de em-presas (UTE) que sean proveedoras, bien por actuar como subcontratistas o simplemente por suministrar inputs intermedios o/y factores productivos a las empresas anteriores. Ante la ausencia de información precisa, se utilizó el porcentaje que se deduce de la Tabla Simétrica del MIOA05 para «Producción y dis-tribución de energía eléctrica» (73,8%), criterio que, además, siguen estudios como el del Instituto Va-lenciano de Investigaciones Económicas (2005) o Serrano Sanz et al. (2009).

Con estos supuestos, la demanda de inputs intermedios satisfecha por empresas aragonesas se aproximó en 2007 a los 42,5 millones de euros (a precios de adquisición del año 2009), según se recoge en el cuadro 7.

Cuadro 7. Efectos de la generación de energía eólica sobre la demanda aragonesa (euros, precios de adquisición de 2009)

Sectores Directo Indirecto Total

Agricultura 2.143.451 1.901.913 4.045.364Energía 1.613.251 1.643.256 3.256.507Industria 12.719.323 4.659.729 17.379.052Construcción 1.629.476 1.440.729 3.070.205Servicios 24.345.552 11.563.520 35.909.072

Total 42.451.053 21.209.148 63.660.201

Fuente: Elaboración propia a partir del MIOA05.

Al aplicar dicha demanda al conjunto de las ramas del MIOA —para evaluar el arrastre que la de-manda de consumos intermedios produce sobre la economía regional—, se concluyó que la producción se incrementa hasta alcanzar los 63,7 millones de euros. Por tanto, el efecto de arrastre alcanza un 50% de la demanda original de inputs intermedios, porcentaje superior al estimado para la inversión en par-ques eólicos. Para disponer de una medida estándar, por cada 1.000 MW instalados se requieren 37 mi-llones de euros (precios de adquisición de 2009) de producción aragonesa.

Este incremento de la producción total significa la creación o mantenimiento del empleo en la eco-nomía aragonesa. Para su cuantificación se utilizaron los coeficientes directos de empleo derivados del modelo de demanda, concluyéndose que la producción eólica de Aragón generaba o mantenía 857 puestos de trabajo (en 2007). Su distribución sectorial figura en el cuadro 8, donde se observa que la mayoría de ellos correspondían al sector servicios. De esta forma, por cada 1.000 MW de potencia ins-talada en funcionamiento se crean/mantienen 500 empleos.

Teniendo en cuenta que al final del proceso inversor analizado, es decir, a partir de 2013, la poten-cia eólica instalada en Aragón —de acuerdo a las previsiones consideradas— se situará en torno a los 3.123,3 MW, el producto generado en Aragón como consecuencia de los consumos intermedios del conjunto de empresas productoras será —una vez computado el correspondiente coeficiente de arras-

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Cuadro 8. Efectos de la generación de energía eólica sobre el empleo aragonés

Sectores EmpleosEmpleo por cada

1.000 MW

Agricultura 42 24Energía 30 18Industria 91 53Construcción 23 13Servicios 671 392

Total incremento en Aragón 857 500

Fuente: Elaboración propia a partir del MIOA05.

tre— 116,1 millones de euros anuales (medidos a precios de adquisición de 2009). En cuanto al empleo, suponiendo que se mantenga la productividad aparente del factor trabajo, ese volumen de producto permitirá crear o mantener el equivalente a 1.563 puestos de trabajo.

El cuadro 9 y el gráfico 3 acumulan para el año 2007 la suma de los efectos de la inversión en par-ques eólicos y la generación de energía eólica, con el único propósito de relacionarlos con las ma-cro magnitudes regionales. Puede observarse cómo la suma de ambos representó el 0,85% del VAB aragonés y el 0,33% del empleo. Si se comparan con el VAB y el empleo industriales, significaban el 4,13% y el 1,69% de los mismos, respectivamente. El impacto total en el año 2007 superó el VAB de sectores como «Madera y corcho», «Industria textil, confección, cuero y calzado» y «Caucho y mate-rias plásticas».

Cuadro 9. Comparación de los efectos totales (directos e indirectos) de las inversiones en parques eólicos así como la generación de energía eólica con las macro magnitudes aragonesas (en porcentajes).

Año 2007

Efectos VAB VAB industrial Empleo Empleo industrial

Inversión (demanda directa) 0,50 2,42Inversión (demanda indirecta) 0,14 0,66

Total inversión 0,64 3,08 0,20 1,03

Generación (demanda directa) 0,14 0,70Generación (demanda indirecta) 0,07 0,35

Total generación 0,22 1,04 0,13 0,66

Total impacto 0,85 4,13 0,33 1,69

Fuente: Elaboración propia.

Para aproximar la contribución al producto regional de la actividad generadora de energía eólica, debería añadirse al efecto de arrastre calculado, el VAB generado por las propias empresas, que para el año 2007 se puede estimar en torno a 253,6 millones de euros del año 2009 (para los 1.713,3 MW instalados). Ha de precisarse que este volumen de VAB se destina a dotar fondos de amortización para la reposición de los equipos productivos, a la remuneración del trabajo y el capital ajeno, a la remune-ración del capital propio y al pago de otros impuestos indirectos. La parte dedicada a la dotación de fondos de amortización supone el mayor porcentaje de dicho VAB, lo cual garantiza la reposición fu-tura de los aerogeneradores y del conjunto de los componentes de un parque eólico y, por tanto, una repetición del proceso inversor cuando a los veinte años aproximadamente acabe la vida útil de los mis-mos o sufran un proceso de obsolescencia que obligue a su renovación.

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Gráfico 3. Comparación de los efectos totales (directos e indirectos) de las inversiones en parques eólicos así como la generación de energía eólica con las macro magnitudes aragonesas (en porcentajes).

Año 2007

Fuente: Elaboración propia.

3. Contribución de la energía eólica a la mejora medioambiental y a la reducción de la dependencia energética

La energía eólica es una fuente de electricidad limpia con importantes ventajas —y también algunas desventajas— ambientales, sociales y territoriales, por lo que el balance resulta mucho más favorable que el de las energías tradicionales que emplean combustibles fósiles o radiactivos.

A diferencia de los sistemas de generación tradicionales, la energía eólica no genera residuos peligro-sos radiactivos ni vierte a la atmósfera dióxido de carbono (CO2), dióxido de azufre (SO2), óxidos de ni-trógeno (NOx) o partículas sólidas.

Extrapolando los parámetros resultantes del trabajo de Deloitte (2008) a la estructura productiva del sector eólico en Aragón, se pueden estimar las emisiones a la atmósfera evitadas. Tal como figura en el cuadro 10, para el año 2008, se situaban en 2,8 millones de toneladas de CO2, 5.281 toneladas de SO2 y 3.514 toneladas de NOx.

Cuadro 10. Emisiones evitadas en Aragón debidas a la producción eólica (toneladas métricas).

Año Potencia (MW) Producción (MWh) CO2 SO2 NOx

2003 995 2.008.412 1.336.496 2.513 1.6722004 1.168 2.655.865 1.767.343 3.323 2.2112005 1.382 3.342.510 2.224.270 4.182 2.7832006 1.526 3.406.712 2.266.993 4.263 2.8372007 1.701 4.190.953 2.788.866 5.244 3.4902008 1.713 4.220.519 2.808.540 5.281 3.514

Fuente: Deloitte (2008) y elaboración propia.

Si se tiene en cuenta que a finales de dicho año, el precio de derecho de emisión por tonelada de CO2 alcanzó los 32,4 euros, el coste evitado en Aragón por la generación eólica en utilización de dere-chos se situó en los 90,9 millones de euros.

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Adicionalmente, la producción de energía eólica contribuye de manera significativa a evitar impor-taciones de combustibles fósiles. Con los parámetros utilizados en Deloitte (2008), los 4,2 GWh de pro-ducción eólica regional en 2008 evitaron la importación de 844.104 tep lo que supuso un ahorro de 130,4 millones de euros, tal como se recoge en el cuadro 11.

Cuadro 11. Impacto sobre la dependencia energética en Aragón derivada de la producción eólica (2008)

Carbón Fuel-Gas Ciclo comb. Total

Producción sustituida (MWh) 1.999.694 287.344 1.933.480 4.220.519Importaciones evitadas (TEP ) 467.528 48.732 327.843 844.104Ahorro en importaciones (€) 72.254.350 7.531.373 50.666.676 130.452.399

Fuente: Deloitte (2008) y elaboración propia.

4. Consideraciones finales

En el conjunto del período 1996-2007, la parte de parques eólicos demandada en Aragón (1.383 mi-llones de euros constantes de 2009) ha ejercido un impacto total sobre el conjunto de la economía ara-gonesa, que puede cifrarse en 1.777 millones de euros constantes de 2009. Si se hubieran cumplido las previsiones para el período 2009-2012, el volumen de inversión de los distintos componentes de un par-que eólico que se demandarían en Aragón (1.134 millones de euros constantes de 2009) habrían ele-vado la demanda regional en unos 1.454 millones de euros (del año 2009).

Al analizar las ramas más requeridas con la estructura productiva MIOA99, además de las directa-mente relacionadas con la construcción de parques —«Productos metálicos», «Maquinaria, equipo mecá-nico y aparatos domésticos», «Maquinaria y material eléctrico» y «Productos de la construcción»— desta-can «Otros servicios empresariales», «Servicios de transporte por carretera», «Servicios de intermediación financiera», «Productos Metalúrgicos» y «Energía eléctrica». Cuando se trabaja con el MIOA05, se man-tienen tales ramas, si bien «Servicios de intermediación financiera» pierde protagonismo.

El volumen de empleo total generado por la inversión en parques eólicos para el conjunto del pe-ríodo 1996-2007 ha sido, en promedio, de unos 1.183 puestos de trabajo anuales (no acumulativos), y para el período 2009-2012, si se hubieran cumplido las previsiones, sería de 2.481 empleos anuales.

La generación de energía eléctrica por parte de las empresas eólicas, derivada de un aumento de la demanda final, genera anualmente una demanda regional que supera los 63,6 millones de euros, es de-cir, algo más de 37 millones de euros por cada 1.000 MW instalados (precios de adquisición de 2009). Adicionalmente, por cada 1.000 MW de potencia instalada en funcionamiento se mantienen unos 500 empleos en la Comunidad Autónoma.

En cuanto al impacto medioambiental, el coste evitado en Aragón por la generación eólica en utili-zación de derechos se situó en los 90,9 millones de euros en 2008. Adicionalmente, la producción eólica regional en dicho ejercicio evitó la importación de 844.104 tep y supuso un ahorro de 130,4 millones de euros.

El hecho de que la inversión en parques eólicos aparezca con elevado protagonismo en los efectos de arrastre sobre el producto y el empleo regionales, debe llevar a la reflexión de que si el proceso inver-sor se frenase, la economía aragonesa se resentiría de esa falta de demanda de las empresas proveedo-ras y el conjunto de la economía regional a través de la capacidad de arrastre. Podría incluso darse un efecto de deslocalización de empresas, que se ubicarían en otras Comunidades Autónomas o países que desearan invertir en parques eólicos, dado que para la instalación de éstos suele exigirse que una parte importante de la inversión se demande a empresas autóctonas.

Es necesario recordar, en este contexto, que la región aragonesa, debido a su ubicación en térmi-nos de características eólicas (corrientes de viento), mantiene todavía potencial de producción de ener-

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gía eólica. La necesidad de mantener el citado proceso inversor resulta especialmente importante en un momento en el que la crisis económica ha erosionado la estructura industrial y que la incipiente recu-peración económica mundial deberá buscar procesos productivos más limpios y más respetuosos con el medio ambiente.

La inversión en energía eólica no tiene solamente efectos de arrastre sobre la actividad empresa-rial en Aragón sino que, a través del pago del «Impuesto de Actividades Económicas» (IAE), produce un efecto notable sobre los presupuestos de los municipios en los que se ubican los parques eólicos y, adi-cionalmente, a través del canon por arrendamiento de terrenos, eleva las rentas, tanto privadas como públicas, de tales municipios.

El pago de los tributos locales por el arrendamiento de terrenos públicos y privados (1,99 euros por MWh y año, es decir algo más de 8,3 millones de euros, según las citadas empresas), en la medida en que contribuyen a los ingresos públicos de los Ayuntamientos, permitirán el relanzamiento de las obras públicas y actuaciones de tipo social y cultural que, a la larga, incrementarán el bienestar y el capital hu-mano de sus ciudadanos. Asimismo, los ingresos privados derivados del alquiler de terrenos supondrán, bien un sostenimiento de las rentas agrarias favoreciendo la fijación en el territorio de una población agrícola que, de otra forma, tal vez hubiera optado por la emigración, o bien una mejora de la calidad de vida para los propietarios arrendadores. En todo caso, y al igual que sucede con el proceso inversor, existen efectos de arrastre de origen local, que repercuten de forma positiva sobre el conjunto de la acti-vidad económica y el empleo de los municipios y que extienden su influencia al conjunto de la economía regional.

5. Referencias

AIXALÁ, J.; SANAÚ, J. y SIMÓN, B. (2003a): La energía eólica en Aragón. Impacto socioeconómico, Universidad de Za-ragoza, Zaragoza.

AIXALÁ, J.; SANAÚ, J. y SIMÓN, B. (2003b): «El desarrollo de la energía eólica en Aragón: estimación de los efectos en la producción y empleo regionales», Economía aragonesa, 22, pp. 45-80.

COMISIÓN EUROPEA (2008): Second Strategic Energy Review (disponible en http://ec.europa.eu/energy/strategies/2008/doc/2008_11_ser2/strategic_energy_review_memo.pdf).

DELOITTE (2008): Estudio macroeconómico del impacto del sector eólico en España. Madrid (Mimeo).IBERCAJA (2003): Estructura productiva de la economía aragonesa. Marco Input/Output en Aragón 1999, IberCaja,

Zaragoza.INSTITUTO VALENCIANO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS (2005): Impacto económico y análisis coste-beneficio de la Ciudad

de las Artes y las Ciencias de Valencia, IVIE: Mimeo.INTERNATIONAL ENERGY AGENCY (2008): World Energy Outlook 2008. OECD/IEA, OECD, Paris.PÉREZ Y PÉREZ, L. y PARRA, F. (2009): Estructura productiva y actualización del marco Input/Output de Aragón 2005.

FUNDEAR-CESA, Zaragoza.RED ELÉCTRICA DE ESPAÑA (REE) (2008): El sistema eléctrico español. Avance del informe 2008 (disponible en http://

www.ree.es/sistema_electrico/pdf/infosis/Avance_REE_2008_v3.pdf).SERRANO SANZ, J.M.; GÓMEZ LOSCOS, A.; PÉREZ Y PÉREZ, L.; SANAÚ VILLAROYA, J. y SANZ VILLARROYA, I. (2009): Los efectos

económicos de la Expo Zaragoza 2008. Zaragoza: Fundear-Ayuntamiento de Zaragoza.SISTEMA DE ANÁLISIS DE BALANCES IBÉRICOS (SABI): disponible en http://www.sabi.bvdep.com/version-200936/cgi/

template.dll?product=27&user=ipaddress.

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Socio economic impact assessment of future CSP (Concentrating Solar Power) deployment in Spain using an extended social accounting matrix

Presentado por Ángeles Cámara SánchezProfesora titular de la Universidad Rey Juan Carlos

Natalia Caldés GómezInvestigadora en la Unidad de Análisis de Sistemas Energéticos del CIEMAT

Mónica Flores GarcíaProfesora de Organización de Empresas de la Escuela de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de Zaragoza

Patricia Fuentes SaguarProfesora Contratada-Doctora del Departamento de Economía de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla

Marta Santamaría BeldaInvestigadora en la Unidad de Análisis de Sistemas Energéticos del CIEMAT

1. Introduction

During the next decades, solar energy is likely to be one of the most promising sources of clean energy. This fact is especially relevant for some countries like Spain, where solar radiation is high and solar electricity generation potential is remarkable. At present, there are several solar thermal power technologies (parabolic trough, central tower, parabolic dish and linear Fresnel) and despite the fact that their commercial stage has recently started, their future potential decline in costs and technologi-cal advances are striking, as it has been highlighted in the International Energy Agency Concentrating Solar Power (CSP) roadmap (IEA (2010)).

CSP electricity generation cost is far from being competitive in the current power market. However, no one doubt that compared to fossil fuel technologies, renewable energies technologies —and CSP is not the exception—, bring various benefits to society that policy makers must take into account. One way to internalize their positive externalities and make renewable energy technologies more competi-tive in the power market is to put in place renewables support policies (for example, subsidies). Given the current scarcity of public money, an integrated impact assessment of these renewable technologies is necessary to analyse whether the public budgetary resources spent in subsidising the cost of renew-able technologies are justified in terms of social welfare, considering not only their environmental ben-efits but also their contribution to increasing GDP and employment, reduction in foreign dependency as well as other impacts such as grid stability.

In this context, the work presented here represents one step forward towards conducting a CSP in-tegrated assessment since it looks at socio-economic impacts associated with the deployment of solar thermoelectrical technologies according to the recently published Spanish Renewable Energy Plan —PER, from the Spanish Plan de Energías Renovables— (2010-2020). From a policy maker point of view, find-ing out what is the impact that any given project or plan will have on employment as well as economic stimulation is very relevant and even more during the current financial crisis.

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With regards to the socio-economic impact assessment, and as Kulisic et al. (2007) noted, most of renewable energy feasibility studies accounts, at the most, for direct effects, underestimating social gain in terms of income and job creation. In the present work, in order to account for such impacts, a Span-ish Social Accounting Matrix for the year 20081, whit six renewable energy accounts —one of them spe-cific to CSP—, has been created in order to construct a multisectorial model to analyse the effects that investments required to meet the CSP PER 2011-2020 objectives would cause on the Spanish economy as well as on the employment.

The paper is structured in the following way: after this brief introduction, in the next section, a gen-eral overview of CSP past, present and possible future deployment in Spain will be presented. The fol-lowing sections, 3 and 4, will focus in the methodological details, and the scenario that will be analysed in the CSP impact assessments. In the section 5, results from the socio-economic assessment are shown. Finally, the last section will present the overall conclusions derived from the two assessments as well as present further lines of research that arise from this work.

2. CSP past, current and future deployment in Spain

With more than 600 MW of installed capacity by 2010, Spain is considered worldwide as the CSP technologies deployment Mecca. Partly due to past and current favourable Spanish regulatory scheme as well as due to optimum climatic conditions, a remarkable promotion of the solar thermal industrial activity has taken place in Spain. As stated by the Royal Decree (RD 661/2007), a 0,27 €/KWh fare2 for the electricity generated by solar thermal technologies, added to the possibility to construct mixed plants with gas (between 12% to 15% to compensate for any heat losses during the process), has generated a great interest for solar concentration technologies among investors and the Spanish industrial sector. Since the construction of the first CSP plant in 2006, a rapid increase of projects has taken place. As a result of it, by the end of 2010 total installed capacity reached 632 MW, most of them parabolic trough (95%) but also some central receiver plants. Moreover, the recently approved Spanish Renewable Energy Plan 2011-2020 considers a solar thermal installed capacity of 4.800 MW by 2020. Its associated energy production amounts to 14.379 GWh, which accounts for approximately 10% of the total RES (renewa-ble energy sources) forecasted production by 2020.

As it is shown in figure 1, CSP electricity generation cost is higher than both fossil fuel technologies as well as renewable technologies.

Despite the foreseen reduction in costs in solar thermal production (A.T. Kerney (2010), IDAE (2011), IEA (2010)), and as for the most of renewable energy technologies, CSP is not yet cost competitive. However, compared to fossil fuel technologies, the various positive impacts on society’s wellbeing asso-ciated with renewable energies, justify government intervention materialized in the various types of sup-port policies in place.

Besides the common proven benefits associated with renewable energies —positive impacts on the environment and the economy, job creation as well as reduction in energy dependency— CSP tech-nologies have additional ones that should be considered when designing support mechanisms. For ex-ample, CSP technologies (i) facilitate the operation of the power system when it is reinforced with stor-age and backed up with other fuels (as natural gas and biomass); (ii) its production pattern match the summer demand peaks; (iii) compared to other RES technologies, they retain a higher share of the total Value Added in Spain (as most components are manufactured nationally); and (iv) have placed Spain in a worldwide leadership position offering the possibility to become a potential exporter, of both technol-ogy and knowhow.

1 Cámara et al. (2010).2 The RD 661/2007 established that solar thermal producers can choose between: [i] obtaining a fix fare of 0,27 €/KWh for

the energy or [ii] selling it in the electricity market, taking in the price paid for the energy in the market plus a 0,25 €/kWh pre-mium - with a minimum turnover (considering the price of the market and adding the premium) guaranteed of 0,25 €/kWh and a maximum limit of 0,34 €/kWh.

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Figure 1. Levelized electricity cost evolution of renewable technologies

Source: IDAE (2011).

The following sections will then contribute to a CSP integrated analysis by evaluating, according to the PER 2011-2020, what is the foreseen CSP technology deployment impact on the Spanish Economy and, more particularly, in job creation.

3. Construction of a Social Accounting Matrix with CSP

The analytical framework used in this work is a multisectorial model based on a Social Account-ing Matrix (hereafter SAM). A SAM is a database where all the goods and income transactions that are produced among the different agents —productive activities, productive factors, households, societies, public sector and foreign sector— in a given economy (national, regional or local) are registered for a specific period of time, usually a calendar year. Given that the SAM offers a description of the relation-ship between productive and institutional agents in the economy, it is a suitable instrument to study the functioning of the economy of a given area.

Table 1 shows a SAM diagram with five blocks representing the five economy agents: productive ac-tivities, productive factors, resident sectors (households, companies and public sector), savings-invest-ments and foreign sector. The SAM is a double-entry table where each row totals coincides with the to-tals of each column, because the resources obtained by each account, must coincide with their uses. The column totals are the total uses carried out by each account, and row totals reflects the source of the in-come of each account.

The SAM developed for this work is composed by 32 productive activities accounts; two Productive factors accounts (Labour and Capital factor); one account for Private Consumption, one for Savings-In-vestments; six accounts for Public Sector (that include direct, indirect, and payroll taxes), and one for Foreign Sector. As a result, the SAM diagram has 43 rows and 43 columns.

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Table 1. Simplified structure of the SAM

Production Primary Factors Resident Sectors Capital Account Foreign Sector

ProductionIntermediate con-sumption

Private and public consumption

Gross capital in-vestment

Exports

Primary Factors

Gross value addedWages and prop-erty income

Resident Sector

Production taxesNet resident in-come

Current and capi-tal transfers

Taxes on capitalCurrent and capi-tal transfers

Capital Account

Fixed capital con-sumption

Net resident finan-cial capacity

Foreign savings

Foreign Sector

ImportsWages and prop-erty income

Current and capi-tal transfers

Source: Cardenete, Fuentes y Polo (2011).

Table 2. Accounts of the SAM

Productive Activities 1-32. Sectors

Primary Factors33. Labour34. Capital

Private Sector 35. Consumption

Saving/Investment 36. Gross Capital Formation (GCF)

Government

37. Employers’ social security contributions38. Net product taxes39. Net production taxes40. Employees’ social security contributions41. Direct Taxes42. Public Sector43. Imports/Exports

Source: Own elaboration.

The SAM can be divided into four submatrices, which are shown in Table 3. The Intermediate Con-sumption sub matrix is composed of the rows and columns of productive sectors (32 × 32). It contains all the intersectorial relations, that is, each sector’s expenditure on and income from intermediate con-sumption in other sectors.

Table 3. Structure of the SAM

Productive ActivitiesPrimary Factors

Private Sector

Saving/Investment GovernmentForeign Sector

Productive Activities Intermediate Consumption Final Demand

Primary Factors

Primary Factors Closure Sub-matrixPrivate SectorSaving/InvestmentGovernmentForeign Sector

Source: Own elaboration.

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The Primary Factors sub matrix sets out payments to factors used by each productive activity. All the cells are zero except for the ones containing factors income, net product and production taxes, as well as imports.

The Final Demand sub matrix provides information about the final uses of goods and services. The ac-counts in this sub matrix are Consumption, reflecting household and other private consumption; Invest-ment, composed of gross fixed capital formation and variations in stock; Public Sector, which includes public consumption (composed of the collective consumption expenditure and individual consumption expenditure of the public administrations, and non-profit institutions serving households) and, finally, Ex-ports.

The Closure sub matrix, which «closes» the circular flow of income by the interactions between fac-tors matrix and final demand, and it is also the matrix hardest to build. Households receive their revenue from labour, from gross operating profit and from transfers, and Government receives its revenue from the different taxes and social contributions. This sub matrix also contains Private, Public and Foreign Sav-ing.

In order to assess the socio-economic impacts of CSP investments, the SAMER-08 has been extended as statistical support for the model. It contain 32 branches of activity, six of which relate to renewable energy (wind; hydropower; solar photovoltaic/thermal; solar thermoelectric; biomass/MSW/geothermal/biogas and biofuels). Compared to previous studies that have used SAM models, this work represents an added valued because of the decomposition of the energy production account into other technol-ogy specific accounts. Consequently, the SAMER-08 used in this work is an analytical tool that allows to model different energy policy scenarios.

The breakdown of the energy sector accounts is based on different types of data and it has been performed in two steps using information from different official sources: Secretary of State for En-ergy (SEE (2009)); Red Eléctrica de España (REE (2009)) and Institute for Energy Diversification and Sav-ing of Energy (IDAE (2011)). To do this and complete the new rows, the first step has consisted on get-ting the consumption of energy from renewable sources distinguishing between primary (mainly for electricity generation) and final energy. Secondly, the new columns which reflect the expenditure struc-ture of the new renewable technology sectors have been built using the investment as well as operation and maintenance cost data provided in the PER 2011-2020. Thus, once the new rows and columns are constructed, the matrix is completed. A more detailed description of the SAMER’s construction can be found at Cámara et al. (2010).

4. SAM Methodology

In Spain, there are various studies that attempt at assessing the socio-economic impact of CSP de-ployment using different methodologies and approaches (Izquierdo et al. (2010), Caldés et al. (2009), Deloitte (2011), Cansino et al. (2011)). The present work extends the current body of literature by us-ing an «extended3 SAM» model to estimate the impact in the Spanish economy associated with fur-ther investments in CSP plants in accordance with the PER 2011-2020. As previously mentioned, the SAMER-08 has been specially designed to analyze renewable energy policies, and more specifically, those policies that affect CSP technology deployment.

SAM models are linear models which use the information from a SAM to specify the multipliers of the model. Such multipliers are technical coefficients which can be interpreted as unitary requirements by produced unit, similar to the ones in the Input/Output (IO) Model. Among others, the first applica-tions of Social Accounting Matrices are found in Stone (1962) and in Pyatt and Round (1979), being first applied in the Spanish context by Kehoe et al. (1988). Pyatt and Round (1979) were the first to propose the fix-price multiplier set up that has been extensively employed since then.

3 It is called an «extended SAM» because the original energy sector (as depicted in the official Input/Output tables) has been disaggregated into several energy technology sectors.

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Starting from the basic equation of linear models in an economy,

Y = AY + X (1)

Where A is the coefficients matrix —being its components aij the average expenditure coefficients that show the payments to account i per income unit of j— Y is a column vector of endogenous ac-counts and X a column vector of exogenous accounts. Solving this equation for X, the revenue of the endogenous accounts (which depend on the income of exogenous accounts) is obtained as follows:

Y = (I – A)–1 X = MX (2)

Where M is the Accounting Multiplier Matrix (equivalent to the Leontief inverse in the Input/Output framework) whose components mij gather the —direct and indirect— impact on the income of the en-dogenous account i because of an exogenous unit shock of income in endogenous account j.

5. Socio-economic impact of CSP investment under PER 2011-2020

5.1. Description of the analysed scenario

In order to conduct the socio-economic impact assessment, the scenario analysed is the one pre-sented in PER 2011-2020. Table 4 shows the figures of CSP forecasted capacity installation along the period.

Table 4. Forecasted CSP capacity installation in PER 2011-2020

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Central receiver 17Parabolic trough 699 649 372Fresnel 30Disco 1 70New capacity installed (MW) 746 650 442 250 280 300 300 350 400 449Cumulative capacity 1.378 2.028 2.471 2.721 3.001 3.301 3.601 3.951 4.351 4.800

Source: PER 2011-2020.

Note: From 2010 to 2014 there is a National Registry of PreAssignment (NRPA) —prerequisite for in-vestors who want to benefit from the feed in tarifs (FIT) system—. According to NRPA data, 94% of to-tal installed capacity by 2013 will be met with parabolic trough plants.

The main reference data that will be used to construct the analysed scenario are the estimated future CSP energy capacity. Taking into consideration the existing capacity in 2008 as well as investment profile and production of a typical plant, the required new investment flows will be estimated and modelled.

Given the current and expected prevalence of parabolic trough plants, it has been assumed that all the foreseen capacity will be met with parabolic trough plants (in future revisions of this work such as-sumption will be modified to include other CSP technologies). According to PER data, out of the total in-stalled capacity in 2013, 60% of the plants will have storage and 40% not. Due to the advantages asso-ciated with storage systems, it is assumed that from 2014 onwards, all new CSP plants will have storage systems. Another relevant assumption that will be revised in future versions of this work is that 100% of components and services required for CSP plants will be produced nationally.

In order to conduct the analysis, two reference plants with parabolic trough collectors have been considered. One of them has seven hours storage system, and other one, has no storage system. Follow-ing the current regulatory framework, 15% of total output is generated by natural gas. Cost data has been taken from IDAE (2011).

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5.2. Application and results

As previously said, the aim of this work is to enlarge the existing knowledge of CSP socio-economic impacts by using an expanded SAM model —based on the extended SAMER 08— to analyze the im-pacts on the economy (output and employment) that would be derived from the accomplishment of the PER 2011-2020 investment plans for CSP. In order to estimate such impact, a single investment shock in 2008 —which amounts the average annual investment on CSP plants along the period 2011-2020 will be simulated.

This exercise involves accepting the hypothesis that such investment will not alter the productive structure of the Spanish economy during the analyzed period. This is an important assumption and af-fects the robustness of the results since, despite the productive structure does not necessarily change from year to year, and technical coefficients should be revised and modified at least after shorter periods than ten years. However, for the purpose of this study, this hypothesis seems adequate enough to ap-proach the overall effect of such investment.

In order to estimate the impact on production (output), the simulation is performed considering three exogenous accounts: Investment (GCF) is considered exogenous since it is the injection to be eval-uated. Similarly, Public Sector and External Sector are considered exogenous because of their special fea-tures (that is decisions determined by political criteria or outside of the economic system). Since present work is using a SAM model, the endogenous accounts are branches of production, Private Consump-tion, Labour and Capital.

Figure 2 shows that the effects that the investment shock would have on the different economic sectors output so that the percentage increase in output for each sector is presented in each column. It can be observed that the total impact on the productive economy is growing at 0,36%, being the most affected branches within the industry sector: Extractives, Energy, and Building Materials, Metal-lurgy, Metal products and Machinery. For all these branches, their output growth rate is above the av-erage increase of the economy. One possible explanation is the productive structure of this sector that spends a large percentage of its expenses in the above mentioned branches of industry and energy sec-tor (mainly gas and electricity). In turn, these branches have a heavy reliance on extractive industries

Figure 2. Increase in total and sectoral output generated by planned investment in Thermal Power for the period 2010-2020 (rate of change)

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so that an impact is observed in the latter sectors. Finally, it is worth mentioning the low impact gener-ated on service industries. That is because, although some spending is done in these branches, is a very small percentage of the total. Considering that the inversion on CSP is going to take place along all the period, it could be said that in cumulative terms the impact on output due to increased capacity in CSP forecasted by PER will be 4, 41%.

Regarding the impact on employment, it has been assumed that the branches are only endogenous production sectors, and therefore it has been possible to work with a Leontief Model. Figures related to the impact on employment are collected in Table 5.

As a consequence of the CSP annual investment shock over the period 2008-2020, the total annual increase in employment would be 48.169 jobs. This figure includes direct employment (26.568 jobs, as indicated in CSP row) and indirect employment (in the rest of the economy, 21.602). The ratio of direct-indirect employment is approximately 1:1, which is similar to other renewable technologies. A significant

Table 5. Total employment impact (direct & indirect) of investment in CSP according to the PER 2011-2020

Employment created due to CSP

annual average investment

Employment due to CSP / Total employ in the

sector [%]

Agriculture, livestock farming and forest culture 249 0,03%Fishing and aquiculture 3 0,01%Extraction of coal, lignite and peat 44 0,35%Extraction of crude petroleum and natural gas. Extraction of uranium and thorium 2 0,19%Other extractive 194 0,46%Manufacture of coke, refined petroleum products and nuclear fuel 15 0,11%Production and distribution of electricity (from conventional sources) 135 0,31%Production and distribution of gas 33 0,35%Wind power 1 0,31%Hydraulic 0 0,31%Photovoltaic / Thermal 0 0,20%Solar CSP 26.568 99,97%Biomass / MSW / Geothermal Energy / Biogas 0 0,13%Biofuel 0 0,14%Water 29 0,07%Food, beverage and tobacco 46 0,01%Textiles, leather and shoes 58 0,03%Wood and Cork 392 0,12%Chemical Industry 637 0,23%Building materials 1.262 0,60%Metallurgy 855 0,75%Metal products 1.990 0,57%Equipments 1.326 0,35%Manufacture of motor vehicles and trailers 19 0,01%Manufacture of other transport equipment 15 0,02%Other products 349 0,16%Construction 5.346 0,22%Commercial services, Catering, restaurants and hosting 1.388 0,03%Transportation and communication 1.728 0,16%Other services 3.314 0,15%Services for sale 993 0,05%Services not intended for sale 1.178 0,03%

TOTAL EMPLOYMENT 48.169 0,25%

Source: Own elaboration.

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portion of this growth is due to the construction phase. Unlike for the output impact assessment, differ-ent branches of services experienced an important increase in employment. Similarly, and as expected, other branches with a relevant employment growth are Metallurgy; Building materials; Metal products and other extractive activities. The impact on employment has been estimated taken into account the average annual investment along the period 2011-2020. Considering the whole period, it could be said that in cumulative terms the impact on employment due to CSP increased capacity forecasted by PER will be 529.870 employees of one year of duration.

6. Conclusions

Despite their higher electricity generation costs, Concentrating Solar Power (CSP) technologies may play a very relevant role in the energy mix of solar resource abundant countries like Spain. Compared to fossil fuel technologies and other renewable energy technologies, they bring various benefits to society that policy makers must take into account when designing price support policies.

In this context, the work presented here has attempted to shed some light to this debate by estimat-ing what are the socio-economic implications associated with future CSP investments in Spain as fore-seen by the PER 2011-2020. To do so, a new Social Accounting Matrix (SAM) named SAMER-2008 has been built for this purpose. The main added value of this new analytical tool is that the energy sector has been disaggregated into 6 new renewable energy technology sectors, including CSP allowing to per-form this analytical exercise as well as other policy scenarios simulations.

Our results show that, given the estimated investment requirements associated with a 4.368 MW CSP increased capacity foreseen by the PER 2011-2020, the resulting average annual increase in the de-mand of goods and services would be 0,35% and the average annual increase in employment would be 48.169 jobs (of one year of duration). During the whole period, in accumulative terms, compared to the 2008 situation, there would be an output growth of 4, 41% and an increase in employment of 529.870 new jobs of one year of duration. Similarly, one further positive result from the analysis, is that the sec-tors most affected by the CSP investments are some of the ones most hit by the crisis such as construc-tion, building materials, etc.

In conclusion, results show that CSP investments in Spain have a positive and relevant socio-eco-nomic impact for both the National Economy and for employment creation in sectors that in the current economic crisis deserve special attention.

However, for a more complete integrated assessment, it would be required to include in the analysis other type of impacts (such as the environmental, energy dependence, cost of support policies, value of storage, etc.) to be able to assess whether or not the cost of the current and future CSP support policies are justified on the grounds of social wellbeing.

Finally, from the work presented here there major lines of future research have been identified by the authors: (i) update and improvement of the data supporting the SAMER08, (ii) re-evaluation of the hypothesis supporting the model (such as the temporal patterns of investment of the plants, CSP cost variations, energy demand fluctuations, etc.) and, finally, (iii) use new analytical models such a structural decomposition and, ultimately, a computable general equilibrium model.

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A product orientate view on energy use

Presentado por Michael HartenerResearcher in the Energy Economics Group, Vienna University of Technology

1. Introduction

In this paper a method to estimate energy conservation potentials on the basis of Input/Output anal-yses will be discussed. When the energy requirement of countries, industries, households or individuals is analyzed most studies refer to the direct energy consumption of those entities. Consequently these entities are analyzed individually which ignores the linkages in between. In this research a different ap-proach is used by estimating cross-border supply chains for goods and services. The energy requirement along the supply chains will be linked to energy intensities of industries to estimate the total energy re-quirement of final products. The focus is therefore on final products and the cumulative energy require-ments to produce those products, which is in contrast to studies that focus on individual countries or in-dustries. While this approach is widely used to calculate emission or energy footprints it is not common to estimate energy conservation potentials on aggregated level.

Such a perspective allows for analyzing the supply chain of products and identifying efficiency poten-tials along those supply chains. Furthermore individual decisions and consumption patterns can be linked to the resulting energy requirement.

This paper also wants to shed light on the fact that conventional statistics only show a production based view that identifies energy needs for different economic sectors or entities individually without re-porting embedded energy flows that arise from the interconnections of those entities. Those statistics do not show the cumulative energy requirement to produce products for final demand. The approach used in this paper allows for estimating the cumulative final energy requirement for product groups on ag-gregated level across national borders using Extended Input/Output Analyses. The basic model itself will be presented in section 2. In section 3 some preliminary results for Austria will be shown to illustrate the findings that can be derived from such an approach. In section 4 possibilities to evaluate the effects on the economic structure and the resulting energy requirement will be discussed.

This paper is supposed to be a working paper and does not aim at presenting robust empirical re-sults. The focus here is on the methodology itself which should be subject to critical review.

2. Energy Extended Input/Output Model

Input/Output models have been used to analyze economies since the basics have been developed by Wassily Leontief in the middle of the 20th century. While the focus of his work was on economics he also developed the basis for environmental extensions of Input/Output models. By using additional data the model can be extended to provide insights into ecological impacts, external costs or material con-sumption of products on an aggregated level. Literature and applications of such models are diverse and abundant. A comprehensive description of the state of the art is given by Tukker et al. (2006) in their report on «Environmentally extended Input/Output tables and models for Europe» and in Minx (2010). Reinders, Vringer and Blok (2002) have conducted studies on the indirect energy requirements of house-holds in the European Union concluding that the share of indirect requirements accounts to up to 60%

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of the total energy requirement for some countries. Rueda-Cantuche (2011) has contributed with his studies on multi-regional Input/Output models and on aggregation of Input/Output tables, developing an Input/Output table for EU-27 which is also used in this work. There are also numerous studies on car-bon foot printing and carbon leakage using Input/Output models. (Minx (2010), Peters (2010)). Ro bert A. Herendeen (1981, 78) and Manfred Lenzen (2000, 2003, 2007) have also published numerous arti-cles on the issue and have contributed some further methodological extensions.

For Austria there have been two recent studies on embedded CO2 emissions in the Austrian trade by Kratena (2010) and Bednar Friedl et al. (2010). Both studies conclude that Austria is a net importer of embedded emissions, meaning that the emissions resulting from the production of goods and services consumed in Austria are higher than the emissions resulting from Austrian production processes. This is consistent with the findings that have been derived from the model that will be presented in this sec-tion. First the basic method of an energy extended Input/Output table using energy intensities of sectors will be presented for a one-region case. Then the model will be extended to a two-region approach rep-resenting Austria and the rest of the world using an aggregated EU-27 table.

2.1. Basic Input/Output energy extension

In this section the basic Input/Output model formulation will be presented. The methodological back-ground is mainly based on Miller and Blair (2009).

Figure 1. General formulation of national Input/Output tables

Inp

ut

Output

Industry 1 2 …… j …. n TotalFinal

demandTotal Use

1 z11 z12 … z1j … z1n y1 x1use

2 z21 z22 … z2j … z2n y2 x2use

… … … … … … …

i zi1 zi2 … zij zin yi xiuse

… … … … … … … … … …

n zn1 zn2 … znj … znn yn xnuse

Total … …

Value added v1 v2 … vj … vn

Total supply x1supply x2

supply … xjsupply … xn

supply

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Input/Output analyses on country level are based on symmetric Input/Output tables that are derived from supply and use tables for goods and services by statistical agencies. In this model all tables are pro-vided by Statistics Austria and Eurostat.

DEFINITION OF VARIABLES

In a one-region case where all goods are produced and consumed within one region, the economy can be described with the table provided in figure 1. The economy consist of 1 to n industries. Each in-dustry receives inputs from other industries which are quantified in the columns 1 to n. The inputs of the industry i can be described as a vector. Deliveries from one industry to other sectors can be found along the rows 1 to n. Note that all entries in the table are monetary values given in the domestic currency.

Inputs to one industry from other industries:

Outputs/deliveries from one industry to other industries:

All those transactions are supposed to be intermediate goods that are needed by the industries to produce goods and services. In other words, the Input/Output-table provides an aggregated supply chain for all industries indicated in the table. All entries of intermediate transactions constitute the Ma-trix Z which describes all interindustry sales and deliveries within the economy.

In addition to interindustry sales final goods are delivered to final demand Y.

Final demand can further be split up into private consumption C, government spending G and in-vestments I, all vectors of the same size as Y.

Y = C + G + I

All sales to industries and final demand of an industry correspond to the total use of the industries output which corresponds to the row sum of an industry plus final demand.

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The sum of all sales corresponds to the total output X of the economy. Total output of the economy can also be derived by summing up all entries in the columns of matrix Z and adding the value added V by the industry which consists of wages and profits. This corresponds to the total use of inputs by an industry.

By definition the total use must equal total supply so total output can be derived from both relation-ships:

and final demand equals total value added:

OUTPUT AS A FUNCTION OF FINAL DEMAND

The goal of the model is to estimate the energy inputs needed to deliver final products to final de-mand. Before we account for energy inputs the output of the economy has to be expressed as a function of final demand. This can be done by applying the Leontief-inverse which will be shown in this section.

Total output can be written as:

Zi + Y = X

i represents a column vector of 1´s so Zi is equivalent to a vector of all row sums of Z. The equation indicates that total output of the economy equals the sum of all interindustry sales plus all deliveries to final demand. If we relate all inputs of one industry for its production of goods to the total output of the industry we find technical coefficients aij for the production of one unit of output.

or written as a matrix:

All aij can be interpreted as the (for the Austrian case) € worth of inputs from sector i to produce one € worth of output of sector j. The coefficients are also called direct input coefficients. Matrix A is also referred to as the direct requirement matrix or the technology of an economy and can be used to analyze the efficiency and technological change of economies. Note that the coefficients are assumed to be constant for all levels of output. By definition all aij show values between 0 and 1 and the column sums are less than 1.

With this relationship Z can be written as where is a diagonal matrix with total output of each industry as entries along the diagonal.

Consequently total output can be written as

AX + Y = X

and

X – AX = Y

(I – A)X = Y

(I – A)–1 Y = X

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yields an expression that makes total output a function of the technical coefficients and final demand. I denotes the identity matrix of the same size as A. Note that once the coefficients are determined total output is only a function of demand Y. This is why Input/Output models are said to be demand driven. Of course demand is derived from the income received which depends on production and total output. This approach ignores this relationship and is therefore considered to be a rather static approach. How-ever it provides a good description of the interrelations between industries for a certain level of output.

The inverse (I – A)–1 is known as the «Leontief inverse» and will be denoted as R.

The Leontief inverse is also known as the total requirement matrix. The coefficients along the col-umns can be interpreted as the € worth of input of industry i to deliver goods worth one € to final de-mand. The entries along the diagonal can be interpreted as intraindustry deliveries (e.g. deliveries of engines to assembling plants in the car industry) while all other entries are interindustry inputs (e.g. de-liveries from the metal industry to the car industry). The interpretation of the Leontief inverse gets clear when R is written as:1

(I – A)–1 = (I + A + A2 + A3 + ...)

and

X = (I + A + A2 + A3 + ...) Y

The interpretation of this equation is as follows:

— To deliver one unit to final demand at least one unit has to be produced by the industry indicated by IY.

— To produce this unit, inputs from other industries are needed, which is indicated by the technol-ogy coefficients in A → AY.

— To produce those intermediate inputs again inputs from other industries are needed indicated by A2Y.

— This goes on to infinity and the result is the total requirement of inputs from all industries to pro-duce one unit of final output. Note that the contributions of the elements in A get smaller for higher exponents and eventually approach zero as the coefficients in A are between 1 and 0.

Consequently the columns of R correspond to an aggregated supply chain2 in which the monetary contributions of all industries to deliver one unit to final demand are indicated by the coefficients rij.

Now, that an aggregated supply chain can be derived from Input/Output tables the monetary data has to be linked with physical energy data to estimate the energy requirements along the supply chains.

2.2. Energy Input/Output Analysis

In general there are two ways to derive energy use from Input/Output analyses. Both approaches are described in detail by Miller and Blair (2009) and the method is called Energy Input/Output Analysis.

1 This is called the Power Series Approximation. For more details see Miller and Blair (2009), p. 31ff.2 Of course the supply chain does not show the order in which the industries contribute to the production of a final product.

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While the first approach is a hybrid approach in the sense that all monetary entries in the Input/Output table related to energy inputs are substituted by physical units (e.g. TJ, MWh…) while all other inputs are still represented by monetary units. The formulation of the requirement matrices can be derived in a simi-lar matter as described in the previous section. The second approach uses energy intensities in the form of energy input per unit of total output (e.g. TJ/€, MWh/€…) to derive energy requirement coefficients.

While in terms of accuracy the hybrid method is more favourable, the data requirements are much higher and related to the data available for this study some further problems arise. For this study more than 20 energy carriers are used but the energy sectors in the Input/Output table are rather uniform. This means that for implementing those energy carriers in a hybrid approach, the sectors have to be decom-posed for which there is not enough data available at this stage. This is why the rather traditional approach of using energy intensities is used in this study. The two main limitations of this approach are that first the accuracy of the results depends on the unity of energy prices along the industries and second the results are only accurate if the final demand for products is constant or growing uniformly meaning that the de-mand vector is a linear combination of the original demand vector used to derive the energy intensities.

Being aware of the limitations, the approach using energy intensities will be derived in the following section. Energy intensity here is defined as final energy demand per unit of output. This means that only the final energy demand and the own use of the industries will be included in the model. To derive pri-mary energy use, conversion factors for the energy carriers have to be considered which will not be part of this paper. Also direct energy use of households is not part of the model. However the direct final en-ergy use of households can be added as it is given as an extra value for each energy carrier in the data used from Statistic Austria.

The energy intensities used here are derived from:

ejt intensity of energy carrier t for sector j [kWh/€]

FEjt Use of final energy carrier t from sector j [kWh/year]

Xj Output of sector j [€/year]

By multiplying the Leontief inverse with a diagonal matrix with energy intensities of the industries on the diagonal we end up with a matrix containing total requirements of the energy RE carrier for the pro-duction of one unit for final demand. The columns contain the energy input along the supply chain of a product and the sum of the columns indicate the total inputs of one energy carrier to produce one unit of an industries products for final demand.

=

Together with the original equation for total output we get the total requirement of an energy car-rier for the economy as a function of final demand.

Multiplying demand as a diagonal matrix yields a vector of total energy requirements for the con-sumption of products produced by all industries within one year.

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The Austrian Input/Output table consists of 57 sectors and from additional data provided by Statis-tics Austria the demand of all 57 sectors for 23 final energy carriers could be derived. However, to ac-count for the total energy requirement of a small economy like Austria, the imports of other countries must be considered. While the imports of energy carriers are reflected in the energy intensities of the in-dustries, the energy requirement for the production of imported final goods and imported intermediate goods used to produce final goods in Austria is not included. The integration of imports and exports will be discussed in the next section.

3. Region Energy Input/Output model

There are basically two approaches to account for the energy requirement needed to produce im-ported goods to Austria. The most accurate approach is a Multi-Regional-Input/Output analysis where all imports are tracked back to the regions where they have been produced originally. Obviously the data requirement for such an analysis is very high. Additionally there are aggregation problems as the Input/Output tables are not homogeneous meaning that the number of sectors varies from country to coun-try and statistical agencies allocate and classify some economic activities differently. Additionally data on energy use is usually not available for all sectors, as the allocation of energy carriers in the IEA energy balances differs from what is needed to calculate energy intensities for all sectors. Although the GTAP data base would provide some of the necessary data, it provides less details as the data available for the Austrian energy use.

As the goal of this study is also to integrate data from process analyses, the aggregation level of in-dustries and energy inputs needed to be as low as possible which is why a 2-region approach was cho-sen. Instead of modeling each region individually only 2 regions —Austria and the rest of the world (ROW) are modeled—. For the simulation of ROW an aggregated EU-27 Input/Output table was used. The table also consists of 57 industries and is considered to be consistent with the Austrian classification rules. This approach was also chosen by Kratena (2010) to assess the CO2 emissions in Austrian trade flows.

All variables that relate to domestic activities will be denoted with the superscript d, activities taking place in the ROW will be denoted with f. Statistics Austria provides three tables. One con-tains only domestic interindustry transactions and demand for domestically produced final goods. From this table the technical coefficient matrix Ad and the vector of final demand for Austrian fi-nal goods Yd consumed in Austria can be derived.3 Additionally there is a table for imported goods which shows the Austrian matrix for imported intermediate goods Zdimp and the vector for imported final products Yf. From Zdimp the technological coefficient for imported intermediate goods Adimp can be derived by:

The demand for Austrian final goods from ROW is given by the exports of Austria that are treated as a final demand component of the Austrian economy and is denoted as Yfimp. There is also the com-ponent of exported intermediate goods from Austria. The technology matrix of the foreign coun-try Af can be derived from the EU 27 table. Additionally the ROW uses imported intermediate goods from Austria for the production of final goods which is given by the technical coefficient matrix Afimp. However the contribution of Austria being a very small economy is marginal compared to the produc-tion of the rest of the world.4 This is why this term will be ignored before energy intensities are intro-duced.

3 Note that this vector excludes exports from Austria to other countries.4 For further discussion see Serrano and Dietzenbacher (2008).

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Including all matrices into one expression for the domestic country and the ROW yields the following equation for total output of both regions:

Assuming that the term Afimp can be ignored because of its marginal contribution we get:

Again the inverse can be calculated to make the outputs a function of the technology matrices and final demand of both regions. The invers is as follows:

And the equation for the output of both nations is:

By adding the energy intensity vectors of the domestic economy ed and the rest of the world ef total energy requirement in both regions and energy flows embedded in the trade between those regions can be calculated:

This formulation allows for tracking down energy flows along the supply chain even if the produc-tion of goods took place outside of the country.

Interpretation of the model

The terms in the partitioned Leontief inverse can be interpreted as follows:

equals the term in the closed economy case and represents the total energy require-ment coefficients of domestic production.

Likewise ef ∙ (I – A)–1 represents the total energy requirement coefficients of the ROW production.

represents total energy requirements of imported intermediate goods that are produced in the rest of the world and are used by domestic industries to produce domestic final goods.

The initial goal of this method was to determine the energy requirement for product groups con-sumed in Austria. This can be derived from:

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Edcons stands for the energy requirement to satisfy the domestic demand for goods and services. The

first term represents the energy requirement of domestic production to satisfy the demand for final goods produced in the domestic country. The second term represents the energy requirement for the production of intermediate goods in ROW needed to produce domestic final goods. The third term rep-resents the energy requirement that arises from the production of final goods produced in ROW and im-ported to the domestic country. Using the coefficients the transformation also provides an aggregated supply chain with corresponding energy requirements, which is of special interest for this study. The ap-plication of those supply chains will be discussed later. As shown before by multiplying the demand vec-tors Yd and Ydimp in the form of diagonal matrices the energy requirement can be calculated for each in-dustry individually.

Although this is not the focus of this study we also want to show that of course part of the domestic energy requirement is induced by the production of final goods that are exported to ROW Ydimp. The ex-ported embedded energy requirement resulting from Austrian production is denoted as Ed

exp.5

From this the difference between the energy requirement for the production of domestic goods (production based view) and the energy requirement to satisfy the Austrian demand for goods and serv-ices (consumption based view) can be calculated as:

If Ebalance is positive the production based view as used in conventional energy statistics shows higher values than a consumption based approach. For European countries Ebalance is typically negative indi-cating that most countries are net importers of embedded energy. Under the assumptions used in this study this is also the case in Austria.

The methodology described here is well known within Input/Output economists and has proven to be a helpful analytical framework for many research topics. The greatest shortcoming with respect to the assessment of the energy requirement of products is the relatively high aggregation level. The tech-nical coefficients represent a mix of technologies and processes and not a single activity. Also the energy intensities are a result of different processes where one single process might be more energy intensive than others. The aggregated supply chains can therefore only be seen as rough estimations for the en-ergy intensity of a product produced by the industry in question, even when the results of the model are sufficiently accurate as a whole. Before this shortcoming is addressed some results for an Austrian En-ergy Input/Output analysis will be shown in the next section.

4. Results of the Input/Output Model for Austria

In this section some sample results for the empirical application of the model will be shown to illus-trate some insights that can be gained from such an analysis. As stated before Input/Output tables from Austria and the EU-27 for the year 2007 have been used to set up a 2 region model. Both tables use the NACE 2digit classification which yields symmetric tables with 57 industries. The final demand func-tion is split up into the components private consumption, government consumption, investments and exports. The final energy intensities for Austria have been derived from the «Energiegesamtrechnung», which identifies total use of 23 final energy carriers for all 57 industries. Unfortunately this data was not available for the EU27 by the time of the calculations. For the time being Austrian energy intensities are used for EU27 production which leads to some inaccuracies in the calculation. The data for EU27 should be available soon as there is a project dedicated to harmonize data of EU members and will be imple-

5 Note that the total embedded energy of those products would also include the intermediate goods produced in ROW. Here only the part of the domestic energy requirement. To get the total embedded energy the term ef ∙ Adimp ∙ (I – Ad)–1 ∙(I – Af)–1 ∙ Yfimp has to be added.

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mented as soon as possible. So far the findings shown should be seen as preliminary results that are subject to critical reflection. Direct energy use of households is not included in the calculation. Only the energy use of the 57 industry sectors is included in the analysys.

Austria’s economy is dependent on the import of intermediate and final goods to satisfy domes-tic demand for goods and services. The production value of imported intermediate goods amounts to about 29,5% of total production value of all intermediate goods and around 16% of final demand were satisfied by imported final goods. On the other hand around 37% of the final demand for Austrian final products results from exports to other countries.6 Consequently there are substantial embedded energy flows related to the physical trade flows of goods and services. Figure 2 shows the flows of embedded final energy calculated by the model described in the previous section.

Figure 2. Energy flows embedded in Austrian imports and exports Energy flows between Austria and the rest of the world

The results show, that Austria has a trade deficit of embedded energy in the sense that more em-bedded energy is imported than exported. Of the initial 194 TWh final energy used for the production of goods and services around 50% (97 TWh) are embedded in products to satisfy domestic demand. The other 50% is exported embedded energy to the rest of the world. On the other hand additional 303 TWh of embedded final energy enter the country in the form of imported intermediate and final products. Of those 303 TWh, 108 TWh are again embedded in exported products produced in Aus-tria, which makes 205 TWh of total embedded final energy in Austrian exports. The rest is embedded in products to satisfy Austrian demand which results in a total energy requirement of 292 TWh in the year 2007. This is much higher than the initial 194 TWh direct energy input. The embedded energy trade bal-ance of Austria and the rest of the world is therefore —98 TWh, indicating that Austria is a net importer

6 Figures based on data from the Austrian Input/Output table 2007.

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of embedded energy—.7 If the household final energy use in 2007 of around 109 TWh is considered, the total energy demand of Austria is around 33% higher from a consumption perspective than from the usual production perspective used in OECD energy balances and other statistics. This is consistent with the results estimated for CO2 emissions in Bednar Friedl et al. (2010) where emissions are estimated to be 38% higher from a consumption perspective compared to conventional emission inventories.

The model allows to identify the energy requirement for the supply of each of the 57 product groups listed in the Input/Output table. Figure 3 shows the energy demand for these products that were respon-sible for most of the final energy requirement to satisfy the demand for goods and services consumed and invested in Austria 2007 (energy sectors excluded). Construction work is the single product group that is responsible for the highest energy requirement resulting from inputs along the supply chain from the sectors coke and refined petroleum products, other non-metallic mineral products, basic metals and direct energy inputs from the sector construction work itself. Also chemicals and land transport services are responsible for a large share of total energy requirement which is not surprising. It is more surpris-ing that Health and social work services show very high energy requirements, mainly resulting from the inputs electrical energy, gas, steam and hot water and coke and refined petroleum products. This might also result from the size of the sector. The aggregation level of the sectors and the classifications vary which also has to be considered in an analysis.

Figure 3. Total energy requirement for product groups in Austria 2007 Composition of embedded final energy in Austria

Figure 4 breaks down the embedded final energy into the components of final demand. Around 60% result from private consumption. Figure 5 splits up the embedded energy of private consumption into the most relevant product groups.

7 Note that this can be derived from the difference between a consumption and production based view (194 TWh-292 TWh) or the balance of imports and exports of embedded energy (205 TWh-303 TWh).

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Figure 4. Composition of embedded final energy in final demand for Austria 2007

Figure 5. Energy requirement of private consumption for important product groups in Austria 2007

Government consumption accounts for 15% of total energy requirements. Here the product groups education services, health and social work services and public administration services are the most relevant ones. 16% of the energy requirement can be attributed to the investment in buildings. Most of this can be allocated to construction work. Investments in equipment and machines, vehicles and others account for the remaining 9% of total energy demand. It can be concluded that most of the energy demand results from private consumption and is distributed over different product groups. The majority of the energy re-quirement resulting from government spending can be tracked to three sectors only. The energy demand resulting from investments mainly consists of energy use along the supply chain of construction work.

Detailed discussion on the results would be out of scope for this paper. Instead some further applica-tions are shown to prepare for the actual goal of the modeling which is the integration of more detailed data for a single product into the Input/Output framework.

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While the model proofs to be useful to track down the energy use to the demand for product groups, the aggregation level does not allow to analyze the supply chains to produce these products in detail, which is necessary to identify potentials to reduce the energy demand of these products. This can only be done on the level of process analyses for certain products. In the next section an approach to implement findings of process and life cycle analysis into the presented Input/Output framework will be discussed.

5. Integration of Process analyses into the Input/Output model

The aggregation level of 57 product groups does not allow to investigate individual products. The tech-nical coefficients in A and the energy intensity vectors, e, are determined by the technical processes within the sectors and the corresponding output weights of these processes. In other words, the coefficients rep-resent a mix of supply chains of all products produced within a sector. The problem is, that each individual product within one sector has its own supply chain which might differ substantially from the average of the sector. This is why the findings of Input/Output analyses cannot be directly used to analyze individual products. However the findings of process analyses can be combined with Input/Output calculations. This method called Hybrid Input/Output analyses has been used to enhance the quality of Life-Cycle-Analysis. Here similar approach to estimate energy conservation potentials for Austria derived from findings in proc-ess analysis will be discussed. The method will be illustrated by using one sector and one product as an ex-ample. The demand for pulp and paper products of the sector insurance and pension funding will be ana-lyzed to estimate the total energy conservation potentials of measures concerning paper use in this sector.

5.1. Information from Input/Output model

The findings of the Input/Output model serve as a starting point for the analyses.

It shows the energy requirement for the production of services worth 1 € from the sector insurance and pension funding. This sector has been chosen because it illustrates the fact, that for some sectors the direct energy inputs8 are not always the best measure for total energy demand related to the pro-duction of goods and services for final demand. Total energy requirement for 1 € services is 0,32 kWh while the initial data for the energy intensity of the sector without considering the supply chain is only 0,016 kWh/€ total output. Direct energy inputs only account for 6% of total requirement. Most of the energy demand can be traced back to air transport services (17%) and pulp and paper products (15%). The bars on the left show contributions from other sectors. Those figures are derived from the Matrix RE. They correspond to the entries in column 45 which is the index for the insurance sector.

=

RE45

=

8 For the case of insurance and pension funding the most important factors for direct energy use is electricity, cooling and heating.

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Figure 6. Composition of energy requirements for the insurance sector

Considering the supply chain of this sector one can conclude that there might be more potential to conserve energy looking at the intermediate inputs along the supply chain than considering the direct energy inputs of the sector itself. Here this approach will be illustrated by looking at the pulp and paper use of the sector. Note that the parameters used are just dummy values. The actual values are still to be estimated through further research. Here only the main principle shall be shown.

The effect of two measures will be estimated using the Input/Output model.

1. Reduction of energy use in the sector insurance and pension funding.2. Increased use of recycled paper in the sector.

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While the calculation of effects caused by measure 1 is straight forward, estimating effects of meas-ure 2 requires detailed knowledge on the composition of the supply chain, the processes involved and the output weight of those processes. Again it should be stressed, that dummy variables are used that do not reflect the actual condition in the sector.

Additionally it will be assumed that all changes in the structure only occur within the Austrian economy.9

5.2. Effect of paper use reduction in the insurance and pension funding sector

The input of paper products (sector 15) to the insurance and pension funding (sector 45) industry is given in the Matrix Z which contains all interindustry activities of the year 2007. z15,45 = 5.358 Mio€ which means that the insurance sector demanded around 5 million € worth of paper products to pro-duce its services. This could be everything from office paper to brochures or envelopes. Now we sup-pose that certain measures could lead to a lower need for paper products in the sector. One could think of printing less emails, double sided print outs, increased online marketing instead of printed brochures. The actual potentials has to be estimated through investigations or literature studies. If we assume that the reduction potential is estimated to be 10% of the existing paper use, the total energy conservation potential can be estimated as follows.

zn1

e5

w, 45 new input of paper products to insurance sector (4,82 Mio€).

zo1

l5d, 45 old input of paper products to insurance sector (5.358 Mio€).

P15, 45 reduction potential of paper products in the insurance sector (10%).

Those new input entries translate into a new technology coefficient a15,45, which again leads to a new Leontief inverse10

The change in output also leads to changes in the energy demand of the whole economy. The following equation illustrates this relationship. Note that only one entry in the technology matrix has changed in Anew compared to Aold.

Here it should be noted, that the demand reduction of the insurance sector does not only affect the sector itself. Through the interdependence of the sectors all sectors are affected which is represented in the new Leontief inverse. Figure 7 illustrates this effect by plotting the changes in total requirement co-efficients rij resulting from the reduction of a single technical coefficient a15,45. Note that a positive value in the figure indicates that the new coefficient is lower than the old one. The coefficients along column 45 ri,45 change because the insurance sector becomes more efficient. Lower requirement of paper also leads to lower requirement of other products related to paper production. For example also the coeffi-cients r36,45 and r39,45, representing inputs from retail services and land transport services, are significantly lower than in the original R matrix. The changes in row 15 r15,j represent lower demand for pulp and pa-per products from other sectors. This effect might seem wrong at first sight because demand for paper products of other sectors did not change. The explanation is that the lower coefficients are a result of the fact, that all other sectors demand inputs from the insurance sector. If the insurance sector reduces its need for paper products total paper demand of all other sectors that demand insurance services de-clines as well. This finding illustrates the complex linkages that arise when all inputs are attributed to the production of products for final demand.

9 Theoretically, expanding the analyses to changes in the rest of the world can be done in the same manner. Also it should be noted that changes within the Austrian economy affects the foreign economies through changes in the structure of im-ported intermediate goods given by: ef ∙ Adimp ∙ (I – Ad)–1 ∙ (I – Af)–1 ∙ Yd.

10 aol15

d, 45 = 8,97 ∙ 10–4.

ane15

w, 45 = 8,08 ∙ 10–4.

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Figure 7. Changes in total requirement coefficients rij

To calculate the change in energy requirement the new total requirement matrix has to be con-nected with the energy intensities that stay unchanged to get the new energy requirement matrix RE and multiplied with the initial final demand vector. The total energy reduction consists of two main ef-fects. First there is a reduction in domestic energy needs and second there is also an effect on imported intermediate goods because there are less imports needed to produce domestic products.

In total, the reduction of paper demand would lead to final energy savings of 2,25 GWh/year for the whole economy. Domestic energy needs are reduced by 1,6 GWh and embedded energy in imported intermediate goods is reduced by 0,65 GWh. The reduction can be further split up into energy carriers which will not be done here. Once again it should be pointed out that only one coefficient has changed as a result of reduced need for an intermediate input of one sector. The effects are plausible and also the implementation into the Input/Output model is straight forward. Of course, the potential to reduce intermediate inputs has to be investigated. Furthermore the following question arises: If there were po-tentials for input reductions in the economy, why are they not realized already? However as research on energy efficiency has shown, there are potentials to conserve energy that could be economically ex-ploited. So, one could argue that there are also potentials to reduce certain inputs. Identifying those po-tentials will be subject to further research. Here it has been shown, that Input/Output analyses can serve as a tool to estimate the total impact of input reductions on the whole economy and on energy require-ments.

In the next section the integration of products that are less energy intensive and that also lead to changes in the direct input structure will be discussed using the example of increased use of recycled of-fice paper.

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5.3. Effect of increased use of recycled paper in the insurance and pension funding sector

In this section the attempt to integrate results from process analyses will be illustrated. The assump-tions here are very simplified and only the main principle of the approach shall be shown.

In a study conducted by IFU Heidelberg11 the energy requirement for recycled copying paper and copying paper made of virgin fibre were analysed within a process analyses. The data used reflects Ger-man conditions. The conclusion was that primary energy demand was more than 50% less for recycled paper resulting from lower energy needs for transportation and for pulp production. The production of the paper itself was considered to be equal with respect to energy requirements for pulp made of virgin fibre and recycled paper. Here we want to integrate the effect of reduced energy demand in the pulp and paper industry assuming that the insurance industry was to satisfy all its paper demand with recy-cled paper. The effects of changes of transport requirements will not be considered here.

The assumptions are as follows:

— The insurance industry will increase the share of recycled paper from 20% to 100% of its total paper consumption.

— The supply chain for all types of paper used in the insurance industry is equal.— The input structure of the pulp and paper industry changes from inputs of products of forestry

(sector 2) and wood and products of wood (sector 14) to sector recovered secondary raw material (sector 31) so that total monetary input to the pulp and paper industry (sectors 15) stays constant. This is equivalent to the assumption that the price of recovered paper and virgin fibre out of wood is equal with respect to paper output.

— Paper prices are assumed to be equal throughout all industries.— Paper made of virgin fibre requires 25% more final energy than recycled paper in the pulp and

paper industry. The energy intensity of all other industries does not change.

Again the relevant processes are represented in the technical coefficients that are given by the inter-mediate inputs related to total output of an industry. As Pan (2007) pointed out the coefficients can be seen as a mix of processes which can be described as:

a0 and X0 represent the old process and the corresponding output produced and an, Xn represent new processes. This approach will be applied to estimate the change in the input structure of the rele-vant sectors. First the share of sales of pulp and paper products to the insurance sector has to be consid-ered. This can be done by dividing the sales to sector 45 by the sum of sales to all sectors plus the sales to final demand, which is around 0,3%.

Assuming that all other sectors do not change their paper demand and assuming that 20% of those deliveries have already been recycled paper, only 0,24% of the paper production is affected. If we as-sume that the input structure of the pulp and paper industry changes by this percentage the result is that inputs worth of 1,09 Mio€ are shifted from the sectors 2 (forestry) and sector 14 (wood) towards the sector secondary raw materials (sector 31). This in turn results into new input coefficients. Even with-out considering the reduced energy demand of the pulp and paper industry this shift leads to savings of 0,5 GWh/year. This is because sector 31 is less energy intensive than sector 2 and 14.

11 See Gromke, Detzel (2006).

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Estimating the effect of the reduced energy intensity resulting from the increased production of re-cycling paper can be done by multiplying the new energy intensity with total sales of paper products to the insurance industry.

Assuming that the energy intensity to produce paper out of virgin fibre is 25% higher than for recy-cling paper and that the share of recycling paper used in the insurance sector grows from 20% to 100% the new intensity for deliveries to the insurance sector is erecyc.

Eol15

d, 45 direct energy requirement to deliver paper to insurance sector in base case [kWh]

evirg energy intensity to produce paper out of virgin fibre [kWh/€]erecyc energy intensity to produce recycling paper [kWh/€]eold energy intensity in the base case [kWh/€]z15, 45 delivery of paper products to insurance sectorprecyc share of recycling paper in the insurance sector

The savings in direct energy inputs to the pulp and paper industry are therefore given by:

This would result in savings of 10,9 GWh/year. Under these assumptions 11, 4 GWh/year could be conserved if the insurance sector would increase its share of recycling paper from 20% to 100%. The main savings arise because of savings in direct energy use from the pulp and paper industry due to the fact that pulp production from collected waste paper is less energy intensive than production from virgin fibre. The changes in the input structure from forestry and wood products towards secondary raw mate-rials only accounts for a small amount of the energy savings.

It should be noted that this is a very simplified implementation of results from process analyses. A lot of assumptions have been made to integrate those simplified results. To get robust empirical results, de-tailed data has to be collected and the assumptions have to be evaluated carefully. This will be further discussed in the upcoming research but is out of scope for this paper.

6. Conclusions

In this paper an approach towards estimating embedded final energy demand has been presented. It has been shown that energy flows on country level can be described using Input/Output analysis. Prelim-inary results have revealed that Austria is a net importer of final energy embedded in products and that total final energy requirements are 33% higher from a consumption perspective than in conventional statistics that use a production based view.

Tracking down energy flows to the demand of final products can be done on aggregated level. How-ever the aggregation level of 57 products groups is too high to estimate effects on product level. Process analyses have to be used which are very data intensive and typically only account for the most important processes involved. The integration into Input/Output tables would be a way to combine the detailed findings of process analyses with additional aggregated data to estimate total effects on the economy. However, the integration requires making substantial assumption and calls for additional data on output shares and the classification of process.

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The approach presented here is a simplified version which can be used for crude estimations but cannot reflect the full complexity of the processes and supply chains involved in the production of goods and services. On the other hand, the interconnections between industries can be illustrated but cannot be done with conventional process analyses.

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Cuantificación de escenarios de emisiones de CO2. El caso del País Vasco

Presentado por Iñaki ArtoInvestigador del Institute for Prospective Technology Studies - Joint Research Centre de la Comisión Europea

En este texto se presenta una descripción de un modelo Input/Output desarrollado para la cuantifi-cación de escenarios de emisiones de CO2 en el marco de la lucha contra el cambio climático a escala re-gional. El modelo relaciona el nivel de actividad económica con las emisiones de CO2 y los flujos de ma-teriales y energía que las generan. El modelo permite cuantificar los efectos en términos de CO2, empleo y PIB de una gran variedad de políticas. Este modelo fue utilizado en la elaboración del Plan Vasco de Lu-cha contra el Cambio Climático 2008-2012.

La Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (Naciones Unidas, 1992) es el elemento central de los esfuerzos mundiales para combatir el calentamiento global. Fue aprobada en junio de 1992 en la Cumbre de la Tierra, celebrada en Río de Janeiro, y entró en vigor el 21 de marzo de 1994. El objetivo de dicha Convención es, en última instancia, la «estabilización de las concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera, a un nivel que impida interferencias antropogénicas pe-ligrosas en el sistema climático».

El Protocolo de Kyoto de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (Naciones Unidas, 1998) refuerza las medidas internacionales en respuesta al cambio climático. Apro-bado por consenso en el tercer período de sesiones de la Conferencia de las Partes en diciembre de 1997 y en vigor desde el 16 de febrero de 2005, este acuerdo contiene objetivos concretos en relación con las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) para algunos países. En este contexto, los esta-dos miembros de la Unión Europea (UE-15) deberán reducir conjuntamente sus emisiones de GEI en un 8% entre los años 2008 y 2012, respecto al nivel de emisiones de 1990. Este esfuerzo de reducción fue repartido en 2002 entre los entonces 15 países miembros de la Unión Europea, correspondiendo a Es-paña la posibilidad de incrementar sus emisiones en un 15% respecto a sus emisiones del año 1990 (Consejo de la Unión Europea, 2002).

Este objetivo no ha sido trasladado a las regiones españolas de tal forma que su cumplimento no tiene carácter preceptivo a escala regional. En cualquier caso, y a pesar de que la lucha contra el cam-bio climático excede sus competencias, la trascendencia del tema ha llevado a que varias de las comu-nidades autónomas españolas lo hayan añadido a su agenda política. Un ejemplo de esta situación es el Plan Vasco de Lucha contra el Cambio Climático (PVLCC) elaborado por el Gobierno Vasco en 2008. Este plan establece un total de 120 medidas orientadas a contribuir a la lucha contra el cambio climático desde el ámbito del País Vasco, estableciendo como objetivo que el promedio de las emisiones del pe-ríodo 2008-2012 no supere en más de un 14% las emisiones del año base1.

Un aspecto clave en al elaboración de las estrategias y planes de lucha contra el cambio climático es la cuantificación de las desviaciones de las emisiones respecto a los objetivos fijados, atendiendo a dife-

1 Las emisiones del año base están calculadas a partir de las emisiones de CO2, CH4 y N2O de 1990 y las emisiones de HFC’s, PFC’s y SF6 de 1995 (Gobierno Vasco, 2008).

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rentes escenarios macroeconómicos y políticas de lucha contra el cambio climático, para lo cual es habi-tual la utilización de modelos·E3 (energy-environment-economy).

1. Metodología

La modelización ha sido utilizada como herramienta en la planificación energética desde mediados de la década de los 70 del siglo XX. La preocupación por el agotamiento de los recursos y la vulnerabili-dad a los shocks de precios del petróleo desembocaron en una generalización en la utilización de mode-los energético-económicos formales (Kydes, 1995).

Más recientemente, la preocupación por el calentamiento global y su estrecha relación con el con-sumo de energía han conducido a la ampliación de estos modelos económicos-energéticos para tener en cuenta la variable ambiental. De esta forma se facilita el análisis de las interrelaciones existentes entre la actividad económica, el consumo de energía y la generación de emisiones de gases de efecto inverna-dero. Se trata de los modelos E3 (energy-economy-environment), cuya principal utilidad es la de «antici-par posibles problemas futuros, facilitando la búsqueda de soluciones en el presente» (Hidalgo, 2005).

La mayor parte de los modelos E3 han sido diseñados para simular u optimizar (dependiendo del tipo de modelo) el impacto de políticas económicas clásicas, como la introducción de subsidios, cambios im-positivos o creación de mercados. Se trata, por tanto, de modelos que tienen en precios y costes a las principales fuerzas motrices. Sin embargo, estos modelos se muestran a menudo insuficientes a la hora de evaluar el impacto de las políticas no económicas, cada vez más habituales y relevantes.

Tabla 1. Clasificación modelos 3E

Fuente: Hidalgo (2005).

A día de hoy se cuentan por decenas los modelos E3 que se han desarrollado en todo el mundo.

Una clasificación típica de los modelos E3 es la seguida por Hidalgo (2005). Este autor apunta un to-tal de 45 modelos clasificados en 4 categorías:

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— Ingenieriles (bottom-up) del sector energético o de un sector industrial: estos modelos representan con detalle un sistema energético, considerándolo como un conjunto de tecnologías de produc-ción, distribución y demanda final de energía que compiten entre sí.

— Híbridos con un enfoque mixto económico-ingenieril, que acoplan un modelo del sector energé-tico a uno global o parcial de la economía de tal forma que permiten representar las interacciones entre el sistema energético y el resto de la economía.

— De enfoque económico (top-down) que representan a todos los sectores de la economía: se trata de modelos de equilibrio general computable que consideran el equilibrio simultáneo de todos los mercados, tanto de bienes y servicios como de factores productivos.

— De evaluación integrada del cambio climático (IAM: integrated assessment models of climate change) que acoplan un modelo económico a modelos climáticos, ecológicos, e incluso sociales.

Para el caso que nos ocupa, el objetivo del modelo que se va a desarrollar es cuantificar los efectos de diversas políticas de lucha contra el cambio climático en las emisiones de los diferentes sectores de una economía regional. Atendiendo a esta circunstancias, se ha optado por un modelo de simulación, en detrimento de uno de optimización, pues este tipo de modelos son los más adecuados para analizar los efectos de unas políticas determinadas (Hidalgo, 2005).

Por otro lado, las medidas a modelizar no pertenecen al ámbito de la política económica clásica, sino que más bien podríamos calificarlas como medidas «ingenieriles». Es por esto que, dentro de los méto-dos de simulación y siguiendo la clasificación establecida por Hidalgo (2005), se ha elegido un modelo híbrido entre los ingenieriles (bottom-up) y los de enfoque económico (top-down), que acople a un mo-delo parcial de la economía un modelo detallado de los principales emisores de CO2.

A la hora de optar por una metodología de modelización se ha considerado que las técnicas Input/Output económico ambientales resultan adecuadas para el objeto de análisis, pues son especialmente apropiadas para la formulación de escenarios de simulación de los efectos socioeconómicos y ambien-tales de las políticas públicas (Giljum, 2007). La definición sectorial de la estructura económica y relativa simplicidad de las tablas Input/Output y la posibilidad de combinación con cuentas satélite de flujos de energía y emisiones, hacen de los modelos Input/Output un marco analítico que ilustra claramente las interdependencias no sólo entre los sectores de la economía, sino también entre economía, energía y medio ambiente (Cruz et al., 2005). Por todo esto, y considerando el horizonte temporal de las simula-ciones2 (2006-2012), el nivel de desagregación de los resultados deseado (25 sectores productivos + re-sidencial) y el tipo de políticas a modelizar, se ha optado por un modelo Input/Output que describe en detalle los sectores más relevantes desde la óptica del cambio climático en el País Vasco (principalmente sector energético y transporte3).

El análisis Input/Output fue desarrollado en los años 30 del pasado siglo por Wassily Leontief con el objetivo de proporcionar un soporte empírico para el estudio de las relaciones existentes entre los dife-rentes componentes de una economía sobre la base de la teoría del equilibrio general (Leontief, 1936).

La aplicación del análisis Input/Output a temas ambientales se remonta a los años 60 y 70 del si-glo XX. La creciente preocupación de la época por los problemas ambientales ligados al crecimiento eco-nómico provocó que un importante grupo de economistas dirigiese sus esfuerzos al análisis de esas inte-racciones entre economía y medio ambiente. Cumberland (1966) incluyó por vez primera los beneficios y costes ambientales asociados a la actividad económica en un modelo Input/Output. Para ello añadió a la tabla Input/Output tradicional una serie de filas que incluían los beneficios y costes ambientales y un conjunto de columnas que recogían el coste de restauración del medio ambiente. Dos años más tarde, Daly (1968) propuso la utilización del modelo desarrollado por Leontief como herramienta para dar res-puesta a la cuestión de cómo integrar el mundo de los productos en la más amplia economía de la na-turaleza. Isard et al. (1968) e Isard (1969) desarrollaron un marco conceptual basado en el tradicional análisis Input/Output que trataba de representar las relaciones existentes entre los sistemas económicos

2 El reducido horizonte temporal del análisis relaja las consecuencias de la asunción de tecnologías constantes subyacente a los modelos Input/Output estáticos.

3 Estos dos sectores representaban en 2005 cerca del 64% de las emisiones de CO2 del País Vasco (Gobierno Vasco, 2006).

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y ecológicos. Ayres y Kneese (1969) por su parte, utilizaron el análisis Input/Output para desarrollar un modelo formal que, partiendo del balance de flujo de materiales, relacionaba los flujos de residuos de una economía con un modelo de equilibrio general de asignación de recursos, alterado para incluir las actividades de reciclaje y los servicios ambientales. El propio Leontief y Ford presentaban en 1970 una propuesta para integrar en el análisis Input/Output la generación y eliminación de contaminantes. Tam-bién cabe destacar el modelo Input/Output desarrollado por Victor (1972) para Canadá, que incluye cuentas satélite tanto para el consumo de recursos naturales como para la generación de residuos en la producción y en el consumo.

Años más tarde, Pearson (1986) fue pionero a la hora de utilizar técnicas Input/Output para analizar el problema de las emisiones de CO2. Posteriormente, Proops et al. (1993) y Cruz (2004) han utilizado modelos Input/Output para analizar las opciones de reducción de las emisiones de CO2 en Alemania y Reino Unido, y Portugal, respectivamente. Estos modelos permiten simular los efectos directos e induci-dos de la evolución de la demanda final sobre las cadenas de producción, determinando el volumen de producción y las demandas de inputs productivos necesarios, y, en particular, de inputs energéticos. A partir del consumo energético resultante se introducen cambios en diferentes variables como pueden ser el mix o la intensidad energéticas. Posteriormente, mediante la aplicación de los factores de emisión pro-pios de cada fuente de energía, se obtiene el volumen de emisiones de CO2.

2. El modelo

El modelo que aquí se presenta constituye una evolución de los utilizados por Proops et al. (1993) y Cruz (2004), pero con modificaciones significativas:

— A diferencia del modelo de Proops et al., el presente modelo permite analizar los efectos induci-dos de las políticas de lucha contra el cambio climático. En última instancia esto supone analizar los efectos que en la matriz de coeficientes técnicos (A) tiene la implementación de políticas am-

Tabla 2. Variables modelizadas

Submodelos Variables

Sectores productivos

Industria y servicios

Combustión en industria y servicios Mix, intensidad energética y factores de emisiónProcesos Factor de emisión por unidad de producto

Transporte de mercado

Transporte de mercado Ocupación, distancia media, parque de vehículos, velocidad, eficiencia del mo-tor, mix

Producción de electricidad

Centrales térmicas Potencia instalada, rendimiento, mix energético, factores de emisión, horas de funcionamiento

Cogeneración Potencia instalada, rendimiento, mix energético, factores de emisión, horas de funcionamiento

Energías renovables Potencia instalada, horas de funcionamientoOtros Pérdidas en la red de distribución

Residencial

Combustión en hogares Mix, eficiencia energética y factores de emisiónUso del vehículo privado Ocupación, distancia media, parque de vehículos, velocidad, eficiencia del motorSolar térmica Potencia instalada, horas de funcionamiento

Fuente: Elaboración propia.

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bientales (p.ej. una política que conduzca a una mejora en la intensidad energética reducirá, cete-ris paribus, de forma directa las emisiones de CO2 para un nivel determinado de producción, pero también tendrá un efecto inducido en el nivel de emisiones al disminuir la demanda intermedia de energía).

— Por otra parte, además de las variables modelizadas habitualmente (mix e intensidad energéticos), se han modelizado detalladamente otras variables de los sectores más relevantes desde la pers-pectiva de las emisiones de CO2. De esta forma se posibilita la simulación del efecto de un amplio abanico de medidas. La tabla 2 muestra un resumen de las principales variables modelizadas en cada uno de los submodelos. Entre estas variables se encuentran las siguientes. Para los sectores industrial y servicios: el mix y la intensidad energéticos, los factores de emisión por tipo de com-bustible y los factores de emisión para las emisiones no energéticas. Para el transporte de mer-cado: el nivel de ocupación, la distancia media, el parque de vehículos, la velocidad, la eficiencia del motor y el mix energético. Para la producción de electricidad: la potencia instalada, el rendi-miento, el mix energético, los factores de emisión por tipo de combustible, las horas de funcio-namiento y las pérdidas en la red de distribución. Para el sector residencial: el mix y la eficien-cia energéticos, los factores de emisión, la potencia instalada y las horas de funcionamiento de la energía solar térmica, y el nivel de ocupación, la distancia media, el parque de vehículos, la veloci-dad y la eficiencia del motor para el uso del vehículo privado.

— Asimismo, para el caso de la producción de electricidad, el modelo permite plantear escenarios no sólo de demanda sino también de oferta. Por un lado, al igual que hacen Proops et al. (1993), se determina la demanda de electricidad tomando como variables exógenas la demanda final de la economía y el consumo de electricidad del sector residencial. Sin embargo, a diferencia de lo que proponen estos autores, la oferta de electricidad no va a ser igual a la cantidad demandada, sino que se va a fijar de manera exógena. De esta forma se permite simular los efectos del esta-blecimiento de límites en el nivel de operación de cada tecnología. La diferencia entre oferta y de-manda se satisface por medio del comercio exterior de electricidad.

El modelo está estructurado en cinco bloques diferenciados (Figura 1):

— El primero de estos bloques correspondería al submodelo de la «Economía», representado por la ecuación de Leontief. Este submodelo determina el nivel de producción de cada rama de actividad en función de la demanda final. Este submodelo está relacionado con el resto por dos vías:

• Por un lado en él se determina el nivel de actividad de cada uno de los sectores productivos como función de la demanda final. En última instancia, este nivel de producción llevará aso-ciado un consumo de energía y, en consecuencia, un determinado volumen de emisiones.

• Como se verá, algunas de las diferentes medidas que se adopten en el resto de submodelos tendrán un efecto en la matriz tecnológica A y, en consecuencia, en la ecuación de Leontief.

— En el bloque de «Emisiones-Sectores productivos» se incluyen las variables clave para la deter-minación de las emisiones de CO2 de los sectores productivos. Los submodelos utilizados determi-nar las emisiones de CO2 de los sectores productivos de la economía son «Industria y servicios», «Transporte» y «Producción de electricidad»:

• «Industria y servicios»: incluye a su vez dos submodelos que recogen las emisiones de CO2 aso-ciadas tanto al consumo energético en la industria (excepto la rama de producción de electrici-dad) y los servicios (excepto transporte), así como las emisiones de CO2 asociadas a los procesos industriales.

— «Energía industria y servicios»: recoge el consumo de energía y las emisiones de CO2 de los sectores productivos (excepto transporte y sector eléctrico).

— «Procesos industriales»: establece el nivel de emisión de los distintos productos cuyos proce-sos de fabricación llevan asociados emisiones no energéticas de CO2.

• «Transporte»: calcula el consumo energético y las emisiones de CO2 de dicho sector en fun-ción del nivel de movilidad asociado al grado de actividad de la economía. Se muestra cómo se han modelizado las emisiones del transporte de mercancías y pasajeros por carretera. Quedaría

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fuera del alcance de este submodelo el realizado por los hogares en vehículo propio, que es modelizado aparte.

• «Producción de electricidad»: en este submodelo se determina de forma exógena la producción de electricidad en centrales térmicas, instalaciones de cogeneración y por energías renovables. A partir de la producción de electricidad y otras variables fijadas de forma exógena se calcula el consumo de energía primaria y las emisiones de CO2. También se calcula la cantidad de elec-tricidad importada como diferencia entre consumo y producción de electricidad, teniendo en cuenta las pérdidas en la red de distribución.

— El bloque de «Emisiones-Sector residencial». De acuerdo con las medidas recogidas en la polí-tica energética vasca, en el caso del sector residencial se han modelizado las emisiones asociadas a los procesos de combustión producidos en los hogares, las emisiones producidas por la combus-tión de carburantes en el uso del vehículo privado y el uso de energía solar térmica. Analiza la de-manda de energía en tres submodelos:

• «Combustión en hogares»: recoge la demanda de energía para la combustión en los hogares y las emisiones de CO2 asociadas a ésta. La variable exógena va a ser el gasto real en energía de los hogares.

• «Uso del vehículo privado»: calcula el consumo energético y las emisiones de CO2 asociadas al uso del vehículo privado en función de una serie de variables exógenas. La modelización del cálculo de las emisiones asociadas al uso del vehículo privado difiere de la realizada para el transporte de mercancías y pasajeros por carretera en que el nivel de movilidad en este último caso era endógeno, mientras que ahora va a ser exógeno. Es decir, el número de viajeros no va a ser determinado en base al modelo input-output, sino que, al igual que se hace con la de-manda de otros bienes, será una de las variables sobre las que se establecerán los escenarios.

• «Solar térmica»: recoge la producción de energía solar térmica en los hogares. Suele emplearse para calentar agua de uso sanitario, sustituyendo el uso de otros combustibles en calderas con-vencionales y, por tanto, contribuyendo a reducir el nivel de emisiones.

— En el bloque «Emisiones-Tránsito» se determina el consumo energético y las emisiones de CO2 asociadas a los vehículos en tránsito que repostan en el territorio nacional. Además, debido a la si-tuación geográfica de la región y al diferencial de precios de los hidrocarburos respecto a Francia, el volumen de vehículos de tránsito que repostan en el País Vasco es elevado. Es por eso que se ha incluido una modelización de esas emisiones.

— Por último, el bloque «Emisiones-resumen» recoge las emisiones de CO2 de los diferentes submodelos (este bloque no es más que un resumen de los resultados de los otros submodelos).

3. Aplicación al caso del País Vasco

Para el calibrado del modelo se ha utilizado la información contenida en las tablas Input/Output del País Vasco (EUSTAT, 2007) en conjunción con los datos recogidos en la contabilidad de flujos de materiales y energía. De esta forma se ha conseguido construir un sistema de contabilidad económico-ambiental es-tructurado, que permite la modelización de las interacciones entre economía, energía y medio ambiente.

Esta información se ha combinado con datos de movilidad provenientes de diferentes estudios del Gobierno Vasco (Juan-Dalac et al., 2004 y 2005) y del Sistema de Información del Transporte-SIT4 del Observatorio del Transporte de Euskadi (OTEUS).

El modelo fue calibrado para el año 2000, pues este era el último año para el cuál estaban disponi-bles las tablas Input/Output. Una vez calibrado el modelo se ejecutó aplicando a las variables modeliza-das los datos del año 2004. Para el submodelo del consumo de energía en los sectores industrial y servi-cios (que representa el 70% de las emisiones) la desviación entre las emisiones estimadas y las reales fue del 0,21%, mientras que no hubo errores en la estimación de las emisiones de los sectores residencial y eléctrico (debido a la forma en que están modelizados).

4 http://www1.euskadi.net/sistrans/indice.apl?idioma=c

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El punto de arranque del modelo lo proporcionan las tasas previstas de crecimiento de los compo-nentes del PIB del País Vasco (consumo público y privado —excepto uso del vehículo privado—, forma-ción bruta de capital, exportaciones e importaciones). Para la evolución de estos agregados económicos se han tomado como punto de partida las proyecciones de la Dirección de Economía del Gobierno Vasco hasta 2009 y para los años posteriores las estimaciones realizadas por el Centro de Predicción Econó-mica (CEPREDE) de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) para el conjunto de la economía espa-ñola. Finalmente, se ha estimado la parte de consumo privado y público, inversión y exportaciones que es cubierta con producción local mediante un ajuste que tiene en cuenta el crecimiento relativo de las importaciones. Para el caso del uso del vehículo privado y el transporte de tránsito se han utilizado datos históricos de la evolución por tipo de trayecto y vehículo.

Se han considerado dos sendas alternativas de evolución del cuadro macroeconómico vasco. La pri-mera, que se utiliza como escenario tendencial o Básico, implica un crecimiento alto para los años 2006-2008, similar al experimentado en el quinquenio 2000-2005, seguido por un ciclo recesivo que se ini-cia en 2009 y que dura hasta 2012. La segunda hipótesis (Shock), prevé una mayor recesión económica a partir del año 2009, con crecimientos negativos. En los casos de la demanda de energía para uso del vehículo privado y para los vehículos en tránsito, en el escenario Básico se ha supuesto que la demanda de movilidad evoluciona con una tasa de crecimiento anual equivalente a la media observada en el pe-ríodo 2001-2003. En el escenario Shock, en cambio, se aplica dicha tasa histórica pero corregida en fun-ción del diferencial entre el PIB en ambos escenarios.

— Business as usual (BAU): se trata de un escenario continuista en el que se replican las pautas de comportamiento observadas en el pasado, sin incorporar cambios que requieran la adopción de nuevas medidas de carácter institucional o estructural.

— Medidas: es el escenario resultante de la aplicación de las medidas ya previstas en los programas aprobados por los diferentes departamentos del Gobierno Vasco (principalmente las recogidas en la estrategia energética vasca (EVE, 2003)) y otras administraciones5, y con incidencia en las emisio-nes de CO2. Hay que señalar que para la definición de este escenario no se ha considerado el cum-plimiento total de las medidas propuestas, sino que se ha supuesto un nivel de ejecución que, de acuerdo con la opinión de un grupo de expertos6, razonablemente pudiera llevarse a cabo dentro del horizonte de estudio, a la vista del tiempo transcurrido y de las dificultades de implementación.

4. Limitaciones del análisis

El modelo de simulación aquí presentado tiene las limitaciones propias del carácter estático de los modelos Input/Output. Sin embargo, el relativo corto horizonte temporal para el que se ha utilizado (2006-2012), y la inclusión de cambios en los coeficientes técnicos energéticos y en la estructura de la oferta energética relajan sustancialmente esta rigidez. En el caso de los inputs no energéticos persis-ten estas limitaciones, sin embargo, hay que recordar que el objetivo central del ejercicio radica precisa-mente en simular los cambios que afectan a la demanda y oferta energética. Por tanto, la incorporación de hipótesis de comportamiento sobre los aspectos energéticos más relevantes, como el mix y la efi-ciencia energética o la estructura de la oferta, hace que estas limitaciones propias de un modelo Input/Output se vean reducidas.

5. Conclusiones y consideraciones finales

En el presente trabajo hemos podido apreciar las posibilidades que la información contenida en la Contabilidad de Flujos de Materiales y Energía, en conjunción con la modelización Input/Output, ofrece a la hora de cuantificar escenarios sobre emisiones de CO2 a escala regional.

5 También se han recogido actuaciones de escalas competenciales distintas a la del País Vasco (estatal, europea), pero que tienen efectos en las emisiones de la región.

6 Este grupo de expertos estaba formado por diferentes profesionales del mundo de la consutoría y la administración.

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Tabla 3. Emisiones de CO2

Emisiones reales año base-2006 Proyección promedio 2008-2012

Año base 2006 Variación año base-

2006

BAU Medidas Plan

MtCO2eq MtCO2eq MtCO2eqVariación año base

MtCO2eqVariación año base

MtCO2eqVariación año base

Total (inc. LULUCF) 20,9 25,5 22% 28,4 36% 26,1 25% 23,9 14%

Total (excl. LULUCF) 20,9 25,5 22% 28,4 36% 26,1 25% 24,1 15%

Total CO2 17,5 22,6 29% 25,6 46% 23,4 34% 21,9 25%

CO2 12,6 19,9 58% 22,1 75% 22,3 77% 20,8 65%CO2 electricidad importada 4,9 2,6 –47% 3,5 –29% 1,1 –78% 1,2 76%

Total otros gases 3,4 3,0 –12% 2,8 –18% 2,7 –21% 2,2 36%

CH4 1,7 1,7 0% 1,6 –6% 1,5 –12% 1,5 14%N2O 0,7 0,5 –29% 0,4 –43% 0,4 –43% 0,4 43%

Gases fluorados 0,9 0,7 –22% 0,8 –12% 0,8 –11% 0,3 66%

Remociones (LULUCF) — — — — — — — –0,2 —

Nota: La categoría «remociones» recoge el efecto de las medidas orientadas a incrementar la fijación CO2 a través del uso de la tierra, cambio en el uso de la tierra y silvicultura (LULUCF: Land Use, Land-Use Change and Forestry).

Fuente: Elaboración propia y Gobierno Vasco (2008).

En segundo lugar, además de las variables modelizadas habitualmente (mix e intensidad energéti-cos), se han modelizado detalladamente otras variables de los sectores más relevantes desde la perspec-tiva de las emisiones de CO2, de forma que se posibilita la simulación del efecto de un amplio abanico de medidas.

La aplicación de esta modelización al caso del País Vasco muestra en qué medida las políticas con-templadas en los diferentes escenarios del Plan Vasco de Lucha contra el Cambio Climático (PVLCC) pueden contribuir a reducir las emisiones de CO2.

Entre el año base y 2006 las emisiones de GEI del País Vasco han aumentado un 22%, lo que su-pone un distancia de 8 puntos con respecto al objetivo fijado en el PVLCC (incremento del promedio de emisiones en 2008-2012 del 14% respeto al año base). Partiendo de esta situación, el modelo ha per-mitido estimar que, en ausencia de medidas para la reducción de las emisiones, un escenario de creci-miento del PIB del 2,4% anual conllevaría un nivel promedio de emisiones en el período 2008-2012 que se situaría 22 puntos por encima del objetivo. De igual forma, si bajo el mismo escenario macroeconó-mico se lograse un nivel de cumplimiento razonable de las medidas incluidas en los diferentes planes y programas ya aprobados, las emisiones promedio de GEI en el período 2008-2012 se situarían todavía 11 puntos por encima del objetivo. Por el contrario, en un escenario en el que se aplicasen las medidas recogidas en el PVLCC —lo que implicaría el cumplimiento en su totalidad de las medidas ya recogidas en otros planes junto con algunas medidas adicionales—, sería posible contener las emisiones a un nivel acorde con el objetivo.

La aplicación de las medidas del PVLCC permitiría reducir las emisiones en 4,51 MtCO2eq. La ma-yor parte de esta reducción se lograría gracias a actuaciones orientadas al ahorro y la eficiencia ener-géticos (2,08 MtCO2eq). Estas acciones incluirían el cierre de centrales termoeléctricas convencionales (Pasajes de carbón y Santurce de fueloil) y su sustitución por centrales de ciclo combinado, y mejo-ras en la eficiencia energética en la industria y en el transporte. El fomento de las energías renova-bles (producción de electricidad de fuentes renovables y promoción del uso de biocombustibles) re-duciría las emisiones en 1,6 MtCO2eq. Las medidas orientadas a la reducción de las emisiones de GEI no energéticas lograrían una reducción de las emisiones de 0,6 MtCO2eq. Por último, el incremento en la capacidad de absorción de los sumideros de carbono supondría una reducción equivalente de 0,22 MtCO2eq.

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Tabla 4. Reducción esperada con las líneas de actuación

Líneas de actuaciónReducción esperada

(MtCO2eq)Medidas a 2012

Total 4,51

Ahorro y eficiencia energética 2,08

Generación termoeléctrica 1,01Producción termoeléctrica generada en su totalidad me-diante ciclos combinados de gas natural.

Ahorro y eficiencia industria 0,57Mejorar la eficiencia energética hasta conseguir un aho-rro de 583 ktep desde 2001 a 2010.

Ahorro y eficiencia transporte 0,33Mejora en un 21% de la eficiencia en el transporte en términos de emisiones de CO2.

Ahorro y eficiencia residencial y servicios 0,09Mejorar la eficiencia energética hasta conseguir un aho-rro de 58 ktep desde 2001 a 2010.

Cogeneración 0,08Alcanzar 514 MW de potencia instalada de cogenera-ción.

Fomento de las energías renovables 1,61

Generación electricidad renovable 1,06Producción renovable hasta cubrir el 15% de la de-manda eléctrica.

Biocombustibles 0,53 177 ktep de consumo de origen renovable.

Renovables residencial y servicios 0,02 152.000 m2 de aprovechamiento solar térmico.

Reducción de las emisiones no energéticas de GEI 0,60

Emisiones no energéticas en industria 0,31Reducción del 89% de las emisiones de gases fluorados de 1995 a 2012.

Emisiones no energéticas en residuos 0,17Menos del 40% de los residuos urbanos eliminados en vertedero.

Emisiones no energéticas en sector agrario y forestal

0,12Construcción de 3 plantas de tratamiento de residuos generados.

Remociones (LULUCF) 0,22 Aumentar en un 1% la capacidad de absorción de los sumideros de carbono.

Fuente: Elaboración propia.

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El sector energético: fuentes estadísticas de análisis en la C.A. de Euskadi

Presentado por Javier Aramburu IrizarResponsable de estadística del Instituto Vasco de Estadística (Eustat)

Presentado por Felipe PérezTécnico del Ente Vasco de la Energía (EVE)

María Victoria García OleaSubdirectora de Producción y Análisis Estadístico del Instituto Vasco de Estadística (Eustat)

1. Introducción

El presente capítulo trata de repasar las principales fuentes estadísticas para el análisis del sector energético que figuran en el Plan Vasco de Estadística 2010-2012: la Estadística Industrial, el marco In-put/Output y la operación estadística denominada Datos Energéticos de la C.A. de Euskadi. Se exponen las principales características metodológicas de las tres operaciones, además de algunos resultados inme-diatos relacionados con el sector objeto de análisis.

El Plan Vasco de Estadística es el marco legal de trabajo bajo el que se desarrolla la estadística oficial de la C.A. de Euskadi. En dicho plan, de carácter cuatrienal, se plasman las operaciones y otros trabajos a desarrollar por Eustat y el resto de órganos estadísticos que configuran el sistema vasco de estadística. El Plan es aprobado por el Parlamento Vasco y para su elaboración se realiza un análisis de las necesida-des de la sociedad vasca a partir de un proceso de reflexión conjunta con los representantes de dicha so-ciedad que forman el Consejo Vasco de Estadística.

El carácter oficial de las operaciones que figuran en el Plan Vasco de Estadística les dota de una serie de características y de peculiaridades, plasmadas en la Ley Vasca de Estadística, una de las cuales es la obligatoriedad de la cumplimentación de las mismas por parte de los informantes.

El estudio del sector energético se refleja, fundamentalmente, en tres operaciones que figuran en el último Plan Vasco de Estadística, el correspondiente al periodo 2010-2012: la Estadística Industrial, las tablas Input/Output y la operación denominada Datos energéticos de la C.A. de Euskadi, a partir de la cual se elabora el balance energético de la C.A. de Euskadi. Las dos primeras son responsabilidad de Eustat y la tercera del órgano estadístico del Departamento de Industria, Innovación, Comercio y Tu-rismo del Gobierno Vasco y desarrollada a través del Ente Vasco de la Energía (EVE).

Uno de los elementos metodológicos a tener en cuenta en el estudio de cualquier sector o rama eco-nómica es la forma en que las actividades a estudiar se clasifican. En la estadística oficial se utilizan las clasificaciones oficiales y, en el caso de las actividades económicas, es la Clasificación Nacional de Activi-dades Económicas (CNAE-2009), basada e integrada en la clasificación europea NACE Rev.1, la referen-cia para todas las operaciones económicas. A partir de dicha clasificación, las actividades se agrupan en ramas de actividad con mayor o menor desagregación en función de la estructura económica del área económica objeto de estudio. En el caso de las ramas energéticas, el cuadro 1 contiene la clasificación que maneja Eustat en sus estadísticas económicas y su correspondencia con la CNAE-2009.

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Cuadro 1. Las ramas energéticas en las estadísticas de Eustat

Código TítuloDivisión/Grupo (CNAE-2009)

04 Industrias extractivas 05-09

Extracción de antracita y hulla 0510 Extracción de lignito 0520 Extracción de crudo de petróleo 0610 Extracción de gas natural 0620 Extracción de minerales de uranio y torio 0721 Actividades de apoyo a la extracción de petróleo y gas natural 0910

16 Coquerías y refino de petróleo 19

Coquerías 1910 Refino de petróleo 1920

43 Producción, transporte y distribución de energía eléctrica 351

Transporte de energía eléctrica 3512 Distribución de energía eléctrica 3513 Comercio de energía eléctrica 3514 Producción de energía hidroeléctrica 3515 Producción de energía de origen térmico convencional 3516 Producción de energía eléctrica de origen nuclear 3517 Producción de energía eléctrica de origen eólico 3518 Producción de energía eléctrica de otros tipos 3519

44 Suministro de gas, vapor y aire acondicionado 352-353

Producción de gas 3521 Distribución por tubería de combustibles gaseosos 3522 Comercio de gas por tubería 3523 Suministro de vapor y aire acondicionada 3530

2. La estadística industrial

La Estadística Industrial nos permite, anualmente, conocer la importancia del sector energético en la C.A. de Euskadi, medida por las principales macromagnitudes —como el Valor Añadido Bruto (VAB), el empleo o la inversión— junto con las variables de la cuenta de pérdidas y ganancias, para el conjunto del sector y para los distintos subsectores. Hay que señalar, no obstante, que el análisis es en términos nominales, aspecto éste relevante en el estudio de este sector para el que la variable precios tiene una importancia mayor si cabe que para otros sectores económicos.

Pero también, y sobre todo con carácter quinquenal, la Estadística Industrial es la fuente fundamen-tal del marco Input/Output para conocer los consumos intermedios de todas las ramas de actividad in-dustrial y, entre ellos, los consumos de productos energéticos, plasmados en la matrices de destino y si-métrica dentro del marco Input/Output.

El cuestionario de la Estadística Industrial está adaptado al Plan General de Contabilidad que llevan las empresas, por lo que los consumos energéticos figuran en la cuenta 60, compras, cuando son alma-cenables, y en la cuenta 628, suministros, cuando no son almacenables. Cada cinco años, el cuestiona-rio de la Estadística Industrial se amplia para recoger las necesidades de las tablas Input/Output e incluye algunos desgloses de distintos conceptos, entre ellos, los que afectan a los consumos energéticos: los suministros y las materias primas.

Los suministros recogen los gastos en electricidad, gas natural y otros gases no almacenables, agua y otros.

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Los productos energéticos almacenables, junto con el resto de las materias primas, se solicitan a través de un anexo específico que detalla para cada establecimiento industrial las principales mate-rias primas consumidas específicas a un nivel de desagregación importante (6 dígitos de la Clasifi-cación Nacional de Productos Armonizada-CNPA) y por origen geográfico de cada producto consu-mido.

2.1. Algunos resultados

Los últimos resultados de la Estadística Industrial corresponden al año 2010 y nos indican que el sec-tor energético vasco ocupa en ese año a 3.636 personas, el 1,7% del empleo de la industria vasca. En términos de VAB supone el 13,8% y el 21,1% del importe neto de las cifra de negocios del total de la industria vasca.

Cuadro 2. Macromagnitudes de la energía. Miles de €

Total Industria 218.819 14.563.855 53.469.783Total Energía 3.636 2.004.040 11.268.909

04 - Industrias extractivas 0 0 016 - Coquerías y refino de petróleo 1.186 320.086 5.398.53443 - Energía Eléctrica 2.160 1.507.680 4.276.31344 - Gas, vapor y aire acondicionado 290 176.274 1.594.062

Energía/Industria (%) 1,7 13,8 21,1- Extractivas/Energía (%) 0,0 0,0 0,0- Coquerías-Refino/Energía 32,6 16,0 47,9- Energía eléctrica/Energía 59,4 75,2 37,9- Gas, vapor/Energía 8,0 8,8 14,1

2010

C.A. de Euskadi Personal ocupado

(NU)

Valor Añadido Bruto a coste

de factores

Importe neto de la cifra de

negocios

Fuente: Eustat.

En España el sector energético tiene una presencia algo mayor que en la C.A. de Euskadi en térmi-nos de empleo y en relación al conjunto del sector industrial. Concretamente emplea a 62.200 personas, lo que representó el 2,6% de la industria en el conjunto del Estado. En términos de riqueza generada, sin embargo, la aportación es similar (13,8%) con un total de 21.500 millones de VAB generado.

Si se analizan las distintas ramas energéticas, en la C.A. de Euskadi destaca la rama de Producción, transporte y distribución de energía eléctrica que ocupa al 59,4% del empleo del sector energético de 2010, generando el 75,2% del total del VAB.

El refino de petróleo, por su parte, ocupa el 32,6% del empleo energético y genera el 16% del VAB, porcentajes ambos que reflejan la importancia de esta rama en la estructura energética e industrial vasca.

La rama de suministro de gas, vapor y aire acondicionado, por último, representa en torno al 9% del VAB y el 8% del personal.

En relación a otra variable característica de la cuenta de pérdidas y ganancias de las empresas, la ci-fra de negocios, la distribución entre las tres ramas energéticas presentes en la C.A. de Euskadi del im-porte neto de la cifra de negocios fue en 2010 del 48% a la rama de refino de petróleo, el 38% a Ener-gía eléctrica y el 14% restante a la rama de suministro de gas, vapor y aire acondicionado.

En España, la energía eléctrica y el gas ocupan el 86% del personal del sector energético español y generan el 95% del VAB.

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Gráfico 1. Estructura porcentual del sector energético vasco (2010)

Fuente: Eustat.

Comparando los sectores energéticos español y vasco y su composición, resalta la importancia del Refino de petróleo en el caso vasco, donde aporta el 16% del VAB frente al 5% que supone su aporta-ción en España. Por el contrario, el gas aporta el 17% en el conjunto del Estado y el 9% en la C.A. de Euskadi. La energía eléctrica aporta porcentajes similares en ambos casos (78% en España y 75% en la C.A. de Euskadi).

Por último, un indicador más de la importancia del sector energético vasco es que supone el 5,8% del total español en términos de empleo y el 9,3 % del VAB total generado.

3. El marco Input/Output

El marco Input/Output definido por el Sistema Europeo de Cuentas, SEC-95, está compuesto por cuatro tablas básicas y otras de carácter complementario relacionadas entre sí. Entre las tablas bá-sicas destacaremos tres, la tabla origen, la tabla destino y la tabla simétrica, que elabora Eustat con periodicidad quinquenal de forma completa. En este momento se están elaborando las correspon-dientes a 2010. Las dos primeras son matrices rectangulares mientras que la simétrica es una matriz cuadrada.

La tabla origen de la C.A. de Euskadi es una matriz de 101 productos por 87 ramas de actividad y ofrece información sobre la oferta de bienes y servicios, que se divide entre la producción interna y las importaciones, todo ello por productos.

La tabla de destino es también una matriz de 101 productos (filas) por 87 ramas (columnas) y des-cribe la demanda intermedia y la demanda final. Para cada rama de actividad no homogénea la tabla de destino nos muestra, entre otros, el valor añadido, es decir, la remuneración obtenida por los factores del trabajo y del capital en el proceso productivo.

Entre ambas tablas se han de cumplir una serie de identidades por rama y por producto que garanti-zan la coherencia del sistema.

La tabla simétrica es una tabla derivada de las de origen y destino. Frente al carácter más estadístico de las otras dos, la tabla simétrica es fundamental para el análisis Input/Output, permitiendo el cálculo

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de los coeficientes técnicos y los multiplicadores, una vez calculada la inversa. En el caso de la C.A. de Euskadi es una matriz cuadrada de 87 × 87 ramas de actividad homogénea.

En concreto, vamos a ver algunas de las posibilidades que ofrece el análisis Input/Output para el sec-tor de la energía como, por ejemplo, conocer las necesidades energéticas de todas las etapas del pro-ceso de producción y distribución de un determinado producto, con la riqueza que eso supone frente al análisis tradicional.

En relación a los flujos que estudia, el análisis Input/Output, a través del examen de los inputs inter-medios, muestra el trasvase de energía que se produce entre los sectores, derivado de las interdepen-dencias que se dan en el sistema productivo para generar el producto de una rama productiva.

De esta manera, el análisis Input/Output se puede convertir en una herramienta para la planificación energética, al permitir establecer las necesidades de inputs intermedios, en este caso energéticos, ante cambios en la demanda final.

En concreto, nos permite calcular varios indicadores a partir de las matrices de coeficientes técnicos total y regional e inversa total y regional, obtenidas a partir de la simétrica. Vamos a analizar algunos de estos indicadores:

Necesidades energéticas unitarias

Necesidades energéticas unitarias totales (neu) de una rama de actividad: representan la canti-dad total de energía incorporada (directa o indirectamente) a una unidad de valor de producto. In-cluye, por tanto, la energía necesaria para generar una unidad de valor de producto final y también la incorporada en los inputs intermedios que han contribuido directa e indirectamente en la produc-ción.

Se obtiene a partir de la matriz inversa de coeficientes totales. Es la suma de las filas de dicha matriz inversa de las ramas energéticas.

Necesidades energéticas unitarias directas o coeficientes de intensidad energética (ie): coste de energía por unidad de valor de la producción. Mide la intensidad de consumo energético por unidad de producción. Corresponde a la fila de los sectores energéticos en la matriz de coeficientes técnicos totales.

Cuadro 3. Esquema de las necesidades energéticas unitarias

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Por diferencia entre las necesidades energéticas totales y las directas se obtienen las necesidades energéticas indirectas, es decir, la energía incorporada a una unidad de producción a través de los inputs intermedios no energéticos consumidos.

A su vez, las necesidades energéticas indirectas totales se pueden dividir en interiores y exteriores. Para hallar las necesidades energéticas indirectas interiores, es decir, de consumos intermedios compra-dos en la C.A. de Euskadi (neuidit) hay que repetir el proceso anterior, pero con la inversa regional y con la matriz de coeficientes técnicos regional.

Una vez halladas las necesidades indirectas interiores (neuidit), por diferencia con las totales se calcu-lan las exteriores (neuidex), es decir la energía que habiendo sido suministrada a ramas situadas fuera de la C.A. de Euskadi, se incorpora, vía consumos intermedios importados, a la producción de una rama vasca.

Contenido energético del output final

El segundo de los indicadores mencionados es el contenido energético del output final, que se de-fine como el valor de la energía incorporada al producto de una rama consumida por la demanda final. Se calcula para cada rama mediante el producto de las necesidades unitarias de energía totales (neu) por la demanda final.

De la misma forma, el contenido energético de las exportaciones se define como el producto de las necesidades unitarias de energía totales (neu) por las exportaciones.

La diferencia entre ambos conceptos es el Consumo Energético Interior Aparente.

Cuadro 4. Esquema del Contenido energético del output final

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El contenido energético de los productos que componen la demanda final de una rama es igual a la suma de la energía que se les ha incorporado de forma directa a los productos representados en la de-manda final (ie × DF) a la que llamaremos Contenido Energético Directo (CED) y la energía que se les ha incorporado vía inputs intermedios no energéticos que han intervenido en su proceso de producción a la que llamaremos Contenido Energético Indirecto (CEID).

Igualmente, como en el caso de las necesidades de energía unitarias indirectas, se puede distinguir el contenido energético indirecto interior y, por diferencia de éste con el total, el contenido energético in-directo exterior.

Multiplicador energético

Mide el aumento que debe experimentar el output total de las ramas energéticas por el consumo de una unidad adicional de energía (directa) en el proceso de producción de una rama determinada.

Se calcula por el cociente entre las necesidades energéticas unitarias y los coeficientes de intensidad energética.

El interés del multiplicador energético estriba en que permite el análisis no sólo en términos moneta-rios, sino también en cantidades a partir de una matriz de coeficientes técnicos en unidades físicas.

Cuadro 5. Esquema del multiplicador energético (K)

!!K

neu

ie

neu K ie

Este análisis teórico se ha realizado para la C.A. de Euskadi en años anteriores, mediante la compara-ción de dos tablas Input/Output a precios constantes, analizando la evolución de estos indicadores en el tiempo en la economía vasca1.

3.1. Algunos resultados inmediatos

No obstante, incluso a partir de la tabla de destino de 2009 (última disponible) se pueden obtener al-gunas pinceladas sobre el consumo energético de la economía vasca y sus ramas de actividad. Como se puede apreciar en el gráfico 2, el consumo de productos energéticos del conjunto de las ramas de activi-dad es el 11,9% del total.

Por encima de la media se sitúa la industria, la más intensiva en consumos energéticos y el sector primario en segundo lugar. Por debajo de la media se sitúan el sector de la construcción y los servi-cios.

Comparando las tablas de destino de la C.A. de Euskadi y de España se observa que, debido a las diferentes estructuras económicas, las empresas vascas son más intensivas en consumo de energía. Esto se produce en todos los sectores de actividad excepto en servicios, donde prácticamente es simi-lar.

1 Ver los tomos de Análisis de resultados de las tablas Input/Output de la C.A. de Euskadi de 1985 y 1990.

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Gráfico 2. Consumos energéticos de la economía vasca (2009)

Fuente: Eustat.

Gráfico 3. Principales ramas consumidoras de energía en la Industria vasca

Fuente: Eustat.

En concreto, los consumos energéticos de la industria vasca suponen un punto y 3 décimas más que los de la industria española.

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Cuadro 6. Diferencias en el porcentaje entre consumos energéticos y totales entre la C.A. de Euskadi y España

Primario Industria Construcción ServiciosTotal demanda

intermedia

Diferencias: CAE-España +8,9 +1,3 +2,0 –0,4 +2,1

Fuente: Eustat e INE.

Bajando al nivel de rama de actividad, dentro de la industria vasca se pueden establecer tres gru-pos en función del consumo energético que realizan; dejando a un lado las más consumidoras de ener-gía, las propias ramas energéticas, destacan las ramas de cemento, cal y yeso, minerales no metálicos, industria del vidrio y agua con porcentajes de consumo de energía por encima de la media. En un tercer grupo, las ramas de caucho y neumáticos, las químicas, el papel, la siderurgia y la fundición, con consu-mos energéticos entre el 7 y el 10% del total.

En los servicios son las ramas del transporte las más consumidoras de energía, encabezadas por el transporte ferroviario.

Gráfico 4. Principales ramas consumidoras de energía en los servicios vascos

Fuente: Eustat.

4. Datos energéticos de la C.A. de Euskadi

Los datos energéticos de la comunidad autónoma de Euskadi es una operación anual, cuyo respon-sable es el departamento de Industria, Innovación, Comercio y Turismo del Gobierno Vasco, siendo eje-cutada por el Ente Vasco de la Energía, que tiene el objetivo de realizar el balance energético de la C.A. de Euskadi y sus territorios históricos y disponer de datos energéticos evolutivos referidos a sectores y energías.

Para la realización del mismo se sigue la metodología Eurostat de elaboración de balances que per-mite la comparación con otras comunidades autónomas y regiones de la Unión Europea.

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Cuadro 7. Balance energético de Euskadi de 2010 (datos en miles de toneladas equivalentes de petróleo)

Fuente: EVE.

4.1. Fuentes

Para la elaboración del balance es de gran importancia contar con numerosas fuentes de informa-ción. Para recabar tales datos, se solicita información a agentes externos como son distribuidoras de energía, centrales térmicas, instalaciones de cogeneración, refinerías, coquerías, otras plantas de trans-formación, puertos y aeropuertos, Comisión Nacional de la Energía (CNE), Corporación de Reservas Es-tratégicas de Productos Petrolíferos (CORES), Ihobe, Instituto Vasco de Estadística (EUSTAT), EUROSTAT e instalaciones y plantas industriales concretas.

Esta base de información se completa con información pública de diferentes organismos oficiales y la manejada internamente por departamentos del EVE.

La información recopilada, por tanto, es una mezcla de información pública y privada, que debe ser manejada con riguroso secreto estadístico.

Esto obliga a cuidar una continua relación de colaboración con los mismos y mantener la confianza asegurando la confidencialidad de la operación.

4.2. Avance de datos

Con la información recopilada se confecciona un balance de datos provisional, y con el mismo, una nota de prensa o avance de datos preliminar.

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4.3. Elaboración

Para la elaboración detallada de la operación, se intenta completar la información donde se encuen-tran lagunas y se completa una serie de plantillas propias que nos aseguran disponer de una informa-ción preparada en un marco coherente de flujos. Así, para disponer de los datos según la metodología del balance, se siguen tres líneas posibles para aglutinar y repartir la información:

TOP-DOWN

Mediante la distribución por territorios y operaciones de información. Es difícil disponer de esta infor-mación completa, y en pocos casos se dispone con los criterios de reparto necesarios.

BOTTOM-UP

Mediante agrupación de cantidades individuales en operaciones. Requiere de una gran cantidad de datos individuales que sumen los totales de su sector o energía. En muchas ocasiones se debe completar con elevadores o encuestas muestrales y confrontarlo con los valores totales de los que se puede dispo-ner por otra fuente.

Para tener criterio en estas operaciones, el EVE realiza estudios de utilización de la energía en indus-tria, el sector servicios, el sector residencial y el transporte, para conocer el detalle de su estructura y ajustar la representación obtenida.

MIXTA

La línea más frecuente que se sigue es un camino mixto al no contar con información completa ni de consumos totales ni de consumos individuales, y se deben seguir estimaciones y repartos según el crite-rio aportado por estudios específicos de utilización de la energía en los sectores consumidores.

4.4. Balance

Una vez se dispone de un marco completo y coherente con todos los flujos de la energía repartidos por energías y operaciones, se obtiene el balance energético y se completan las series propias de esta-dísticas multianuales, base para la elaboración de la publicación Euskadi Energia. En la misma, se revisa y estudia el comportamiento del consumo por sector, territorio y energía y su evolución en los últimos años.

Este informe, que incluye el balance energético, se publica en formato digital en la página web del EVE.

Información sobre el balance y los datos energéticos:

http://www.eve.es/web/Informacion-Energetica/Series-Anuales.aspx

5. Conclusiones

Este capítulo es una pequeña pincelada de las posibilidades que ofrece la estadística oficial en el aná-lisis del sector energético, tanto a partir del análisis Input/Output como de otras estadísticas estructura-les. Nuestra pretensión es tan solo mostrar que existe gran cantidad de información en la C.A. de Eus-kadi, en este caso sobre el sector energético, que hay que poner en valor.

Desde nuestro punto de vista, como productores de estadística oficial, de calidad y abierta a la socie-dad, es de especial relevancia dar a conocer a nuestros potenciales usuarios el conjunto de estadísticas disponibles y la riqueza y posibilidades de las mismas, para que desde los ámbitos de los analistas, inves-

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tigadores, poderes públicos y sociedad en general se saque todo el partido a una información que tanto esfuerzo ha requerido tanto de las Administraciones Públicas como de los informantes, sin cuya contri-bución no sería posible realizarlas.

No hay que olvidar que la estadística pretende describir y explicar la realidad desde todos los puntos de vista y que hoy en día es incuestionable la necesidad de disponer de información fiable en una socie-dad cada día más globalizada e interdependiente. Es imprescindible disponer de datos estadísticos de ca-lidad para que los distintos agentes de la sociedad puedan tomar decisiones fundamentadas, basadas en un conocimiento de la realidad sobre la que se pretende actuar.

Pero para ello es imprescindible no sólo producir la información que la sociedad demande, vocación de la estadística oficial, sino también divulgar, mostrar la riqueza que hoy por hoy está al alcance de to-dos y que en algunos casos es desconocida. Y ése ha sido el interés que nos ha movido en este trabajo.

6. Referencias

RODRÍGUEZ FEO, Jesús y VILLEGAS, Pedro: Necesidades energéticas de la economía vasca. Estudio de su evolución 1985/1990.

RODRÍGUEZ FEO, Jesús y VILLEGAS, Pedro: Tablas Input/Output de la C.A. de Euskadi 1990. Análisis de resultados.

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Impacto económico de la clausura de una planta nuclear, Almaraz (España)

Patricia Fuentes SaguarProfesora Contratada-Doctora de Departamento de Economía de la Universidad Pablo de Olavide

Manuel Alejandro CardeneteCatedrático de Economía Aplicada en la Universidad Pablo de Olavide

Juan Antonio Vega CerveraCatedrático de Departamento de Economía, Universidad de Extremadura

1. Introducción

La energía eléctrica de origen nuclear en el mundo nos acompaña desde la segunda mitad del si-glo XX. Centrales nucleares como las conocemos ahora comenzamos a verlas en funcionamiento en los años 60. Los años 70 y sobre todo los 80 suponen el boom de este tipo de energía. Dados sus años de construcción, muchas nucleares comienzan a tener un problema de antigüedad. Mayoritariamente, los organismos internacionales de supervisión nuclear (IAEA, NEA o ECC) alertan de este aspecto sin termi-nar de concluir cual es la vida operativa de una planta nuclear. En la actualidad se maneja una doble op-ción, la ampliación de la vida operativa realizando un considerable esfuerzo inversor en su actualización y mantenimiento o bien su cierre y posterior desmantelamiento.

Cuando se plantea la clausura de una planta nuclear, se producen considerables problemas técni-cos pero también económicos. Ahora bien, así como los procesos técnicos son cuidadosamente estu-diados con protocolos de actuación específicos, en muchos casos, se desconoce las implicaciones eco-nómicas. Se observa en las memorias de desmantelamiento de las plantas un detalle técnico pero se omite el impacto económico. Estos impactos son al menos de dos tipos, de carácter microeconómico y macroeconómico. Entre ambos, el impacto microeconómico es el más importante, cuando se produ-cen efectos directos, indirectos e inducidos en el entorno más cercano a la central. Es indiscutible que se trata de una gran inversión, realizada mayoritariamente en zonas rurales y que de algún modo su-ponen un motor económico para esas áreas. Motor que desaparece con el cierre de la central con sus lógicos impactos en empleo y en generación de valor añadido. Pero también se produce un impacto de carácter macroeconómico, afectando a las cuentas globales de la energía del país. No puede ob-viarse que el KWh producido por una central nuclear amortizada es extremadamente competitivo res-pecto a otras fuentes energéticas. En este trabajo nos centramos en el impacto microeconómico de la zona más cercana a la planta.

La medición se realiza a través de modelos SAM (Social Accounting Matrix) lineales con modelos de entropía cruzada para el ajuste de datos. Este modelo es claramente superior a los tradicionales modelos Input/Output dado que recogen además de los efectos directos e indirectos también los efectos inducidos. El origen de la teoría de los multiplicadores está en Stone (1978), y Pyatt y Round (1979), desarrollándose posteriormente con trabajos como los de Defourney y Thorbecke (1984). Su divulgación internacional es muy amplia en una gran variedad de sectores. A modo de ejemplo, Hara (2008) utiliza SAM aplicadas al sector turístico internacional, Cazcarro, Duarte, Sánchez-Chóliz, J. (2010) realizan otro trabajo en el sector

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de agua, Santos (2010) trabaja analizando efectos de impactos de política económica en Portugal y Len-zen y Schaeffer (2004) en Brasil o Seung y Waters (2006) para la industria pesquera en Alaska.

En nuestro caso y dado que aplicamos el modelo a una central nuclear española, nos centramos en la evolución y análisis de la modelización en España. Así, Kehoe, Manresa, Polo y Sancho (1988), Polo y Sancho (1993) elaboraron la primera SAM cuadrada para España para el año 1987; Uriel, Beneito, Ferri y Moltó (1997) presentan la SAM para España de 1990 y Cardenete y Sancho (2006) que publican la SAM para la economía española de 1995. Cardenete y Fuentes (2009) realizan un estudio pormenorizado de las SAM en el entorno energético español. En la Comunidad de Extremadura, donde se ubica la central, De Miguel y Manresa (2004) configuran la única SAM existente de 1990, matriz utilizada como base en este trabajo.

Los principales resultados sugieren un importante efecto sobre el empleo de la zona y sobre la gene-ración de valor añadido donde se ubica. En este punto, el contraste con otros análisis es más complicado porque la bibliografía específica que desarrolla estudios de impacto económico de una planta nuclear es mucho más escasa, incluso en el ámbito internacional. Destacamos los trabajos clásicos de Shurcliff (1975), Lewis (1986) y Bergmann y Pijawka (1981). Otros trabajos más actuales centrados en el impacto económico de plantas nucleares son Slovic (2006), Greenberg (1999), Frisch (1998), Noland (2006) y NEI (2006, 2008). En el caso español, Vega (1997 a y b) y Rodríguez (2005) desarrollan análisis diferencia-dos sobre el impacto económico de una central nuclear. La metodología utilizada en la mayoría de los casos son modelos Input/Output o análisis Coste-Beneficio. En algún caso se analiza el impacto asociado a la construcción de una planta nuclear, y en otros casos un análisis económico derivado del desmante-lamiento y cierre. Parte de los trabajos señalados sugieren un escaso impacto en términos socioeconó-micos de las plantas nucleares en su entorno más próximo. No obstante, análisis realizados con modelos Input/Output o análisis Coste-Beneficio omiten mayoritariamente la estimación de los efectos inducidos, que en nuestro caso suponen más del 70% de la medición del impacto. Este hecho ha podido afectar a los resultados propuestos en esos trabajos.

En resumen, nuestro trabajo tiene un doble objetivo, primero, mostrar una metodología que pudiera ser adecuada para la medición de este tipo de estudios y, segundo, dar a conocer la magnitud del im-pacto económico que se produce cuando se cierra una planta nuclear. Observamos que estos impactos, en general, son poco conocidos y escasamente tenidos en cuenta por las empresas propietarias y/o por las autoridades energéticas de cada país. El trabajo pues, pretende ofrecer un punto de vista económico de lo que sucede cuando una planta nuclear es cerrada.

2. Antigüedad del parque nuclear mundial

Uno de los principales debates que tiene la energía nuclear en la actualidad es la antigüedad de su parque. Los reactores nucleares operativos actualmente en el mundo tienen, a 31 de Diciembre de 2010, una antigüedad media de 26 años y 8 meses, siendo además mayoría los reactores con más de 20 años de antigüedad (339 sobre un total de 436, con una potencia neta instalada de 283.416 MW). Ahora bien, hay diferencias entre países, por ejemplo, Estados Unidos (el 93% de sus plantas nucleares supera los 20 años de antigüedad), Rusia (87% con más de 20 años) o con el conjunto de países de la Unión Europea (86%). En el otro extremo, la India (el 65% de sus centrales tiene menos de 20 años), Corea del Sur (el 60% de las centrales no supera los 20 años) y, sobre todo, de China, donde sus 11 centrales nucleares llevan menos de 20 años en operación comercial. Parece evidente, pues, que mientras países como China, Corea del Sur, la India, México o Brasil tienen por delante varios años de explotación de sus actuales centrales nucleares, otros países, como Suiza, Argentina, Estados Unidos o Rusia tienen reacto-res mucho más antiguos.

No existen criterios claros en el ámbito internacional para considerar obsoleta una central nuclear a partir de determinada antigüedad. Así por ejemplo, en Estados Unidos se amplía la vida útil de las cen-trales nucleares hasta 60 años siempre y cuando tengan los requisitos adecuados de seguridad, y en Francia reciben inspecciones a partir de los 30 años y se renuevan los permisos si cumplen sus criterios. Otros países, como España, tienden a considerar fijo el plazo de vida útil, 40 años, aunque este criterio ha tenido notables variaciones.

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Tabla 1. Antigüedad, a 31 de diciembre de 2010, de los reactores nucleares operativos en el mundo

Menos 20 años 20 o más años Antigüedad media

N.ºPotencia neta

(MW)N.º

Potencia neta (MW)

Años Meses

Argentina 0 0 2 935 32 2Armenia 0 0 1 376 30 11Brasil 1 1.275 1 491 19 7Canadá 4 3.512 14 9.065 26 10China 11 8.438 0 0 9 11Corea del Sur 12 11.036 8 6.611 17 11Estados Unidos 7 8.209 97 92.474 31 1India 11 2.798 6 984 19 8Japón 19 19.378 34 26.579 25 6México 2 1.300 0 0 18 11Pakistán 1 300 1 125 24 10Rusia 4 3.775 27 17.968 28 8Sudáfrica 0 0 2 1.800 26 1Suiza 0 0 5 3.238 35 8Taiwán 0 0 6 4.949 29 3Unión Europea 27 20 22.034 125 109.464 27 25Ucrania 5 4.750 10 8.357 21 11

TOTAL 97 86.805 339 283.416 26 8

Fuente: Elaboración a partir de datos de la International Atomic Energy Agency (2011).

Nuestro análisis se centra en la central nuclear de Almaraz, en España. La central cuenta con dos reac-tores de agua ligera a presión (930 MW cada uno). En España, aproximadamente un 20% de toda la de-manda de energía se suministra con plantas nucleares y Almaraz suministra una cuarta parte de toda la producción energética nuclear. Se trata pues de la planta de producción de energía más importante de España. Produjo 15.849 GWh en 2011 lo que supuso el 5,67% de la producción bruta española. El pri-mero de sus reactores está operativo desde mediados de 1981, mientras que el segundo está conectado a la red eléctrica desde 1983. Por tanto, su antigüedad media es de unos 30 años a diciembre de 2010. En España, igualmente a 31 de diciembre de 2010, el parque nuclear era de 8 reactores con una poten-cia media de 7.850 MW. Su antigüedad media en esa fecha era de 27 años y 7 meses, por tanto, parque nuclear muy similar a la media española y mundial. Por último, Almaraz, se ubica en un entorno rural que afecta a unos 30.000 habitantes en una serie de municipios dispersos a unos 180 km al oeste de Madrid, ciudad que recibe la mayor parte de su producción. La central emplea de forma directa a unos 700 traba-jadores, cifra que se triplica en los procesos anuales de recarga del combustible. En resumen, Almaraz es una central que por su estructura productiva, por su antigüedad, por su ubicación y por el entorno econó-mico donde desarrolla su actividad, se sitúa en la media general de las centrales nucleares en el mundo, por tanto idónea para realizar un estudio de impacto económico como el descrito.

3. Modelo SAM Lineal

El Modelo SAM lineal, parte como una extensión del conocido Modelo Leontief. En una economía con n sectores, la ecuación clásica del Modelo Leontief viene definida como:

Yj = AjYj + Dj i, j = 1, ..., n. (1)

Donde Y es el vector de producción, A la matriz de propensiones medias de gasto de la SAM cuyos elementos representan coeficientes medios de gasto: aij = Yij / Yj, y mostrando los pagos a la cuenta i por unidad de renta de j, y D el vector de demandas finales.

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Operando (1), al despejar el vector de producción Y, obtenemos la matriz M = (I – A)–1, conocida como la Inversa de Leontief, siendo cada elemento de M (mij) los multiplicadores simples del Modelo Leontief que pueden interpretarse como las necesidades de inputs por incrementos unitarios de gasto o renta. Se llaman simples porque no captan las relaciones entre la producción, la renta de los factores, la distribución de la renta y la demanda final.

El Modelo SAM lineal extiende el Modelo de Leontief para capturar esos enlaces. Considera una ma-triz cuadrada nxn donde cada fila y cada columna representa una cuenta económica (sectores producti-vos, consumidores, gobierno, cuenta de capital, etc.) que satisface las igualdades contables de la econo-mía (total renta igual a total gasto). Cada componente Yij de la matriz representa el flujo bilateral entre la cuenta i y la cuenta j. Cada fila de la SAM recoge el total de ingresos que la fila i recibe de las colum-nas j; las columnas muestran el total de renta de la columna j y como se distribuye entre las distintas cuentas i. Los coeficientes medios de gasto: aij = Yij / Yj , j = 1, ..., n, muestran de nuevo los pagos a la cuenta i por unidad de renta de j. De esta definición se puede obtener:

Y Y Y Y a Y a Y

i j jj

n

j j jj

m

j jj m

m k

/   1 1 1

        n m k

(2)

Los índices m y k representan la división de las cuentas de la SAM entre endógenas y exógenas, lo que divide la matriz nxn en 4 submatrices: Amm, Amk, Akm, y Akk. Ym e Yk denotan la renta total de las cuentas endógenas y exógenas respectivamente, por lo que se puede despejar Ym y obtener

Ym = Am Ym + Akm Yk (3)

y de ahí siguiendo el mismo procedimiento que con la ecuación de Leontief se puede obtener la matriz de multiplicadores extendidos a partir de

Ym = (I – Am)–1 Z (4)

siendo Z el vector de las columnas exógenas (Amk Yk), y (I – Amm)–1 la matriz de los multiplicadores exten-didos de la SAM a la que llamaremos M, siendo su interpretación similar a la que tiene la inversa en el Modelo Leontief, si llamamos dZ a los cambios en el vector de cuentas exógenas, los cambios en la renta de las cuentas endógenas sería:

dYm = M dZ = M d(AmkYk) = M AmkdYk (4)

donde un elemento genérico mij indica el efecto que una inyección exógena de una unidad de renta re-cibida por una cuenta endógena j genera sobre la cuenta endógena i. La estructura de la SAM obtenida y aplicada en el modelo para los años 2010 y 2020 puede observarse en el Anexo.

En este punto aplicamos la metodología de descomposición de multiplicadores a partir de Defourny y Thorbecke (1984) y Pyatt y Round (1985), y a partir de trabajos como los de Polo, Roland Host y San-cho (1990) para la economía española. Esta metodología nos permite incorporar otros vínculos, además de los ya comentados arriba (inter industriales), que se producen entre las rentas de los factores prima-rios y las diversas instituciones que forman la demanda final.

Partiendo de la ecuación básica desarrollada en los apartados anteriores,

ZYAY mmmm += (5)

sumamos y restamos la matriz A’mm en la que todos sus elementos son cero exceptuando los de las filas y columnas correspondientes a las actividades productivas:

ZYAYAAY mmmmmmmmm ++−= ´).´( (6)

ZAIYAY mmmm1)´(.* −−+= (7)

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Siendo A* = (I – Amm)–1 (Amm – Amm), multiplicando ambos lados de la ecuación (7) por A* obtene-mos,

ZAIAYAYA mmmm12 )´(*.** −−+= (8)

Sustituyendo A*Ym de la ecuación (7) en el lado izquierdo de la ecuación tenemos,

ZAIAIYAY mmmm12 )´*)((.* −−++= (9)

Repitiendo esta operación multiplicando de nuevo por A* y sustituyendo obtenemos,

Ym = (I – A*3)–1 (I + A* + A*2) (I – A'm)–1 Z (10)

De donde podemos separar las siguientes matrices,

1. M1 = (I – A´)–1, que recoge los efectos propios, directos o de transferencia, debidos a transferen-cias intra-actividades, y que refleja los efectos que sobre una cuenta tiene una inyección exógena de renta en ella misma.

2. M2 = (I + A* + A*2), recoge los efectos abiertos o indirectos, y que refleja los efectos que tiene una inyección exógena de renta en una cuenta sobre el resto de cuentas endógenas.

3. M3 = (I – A*3)–1, recoge los efectos circulares o inducidos que contienen los efectos de retroali-mentación.

Con este procedimiento se logra descomponer la matriz de multiplicadores contables en otras tres matrices mediante una expresión multiplicativa siguiendo a Pyatt y Round (1985). Expresando los multi-plicadores de forma aditiva obtenemos:

M = M1, M

2, M

3 = I + (M

1 – I) + (M2 –I )M

1 + (M3 – I) M

2M1 (11)

M – I es el efecto multiplicador total neto.N1 = M1 – I es el efecto neto propio o directo (efecto sobre las actividades productivas endógenas).N2 = (M2 – I) ∙ M1 es el efecto neto abierto o indirecto (efecto sobre el resto de las cuentas endógenas).N3 = (M3 – I) ∙ M2 ∙ M1 es el efecto neto circular o inducido (efecto debido al flujo circular de la renta).

De forma que la ecuación (11) podemos expresarla como:

M – I = N1 + N

2 + N

3 (12)

En estas expresiones la matriz I o matriz identidad nos permite sustraer la inyección de renta inicial para cada uno de los efectos, para de esta forma poder hablar de una descomposición expresada en tér-minos netos.

4. Resultados

La simulación que realizamos consiste en suponer que la central no realiza ninguna actividad en los años 2010 y 2020, y, por tanto, no tiene consumos ni paga salarios, lo que concretamos restando del vector de cuentas exógenas (más concretamente de la cuenta de energía) el gasto que la nuclear realiza de las cuentas endógenas para cada año. Los consumos dejados de realizar en la simulación se concen-tran en tres cuentas: Productos químicos, Transporte y comunicaciones y Otros servicios destinados a la venta.

Los resultados del modelo expuesto pueden observarse en la primera tabla donde se verifican las ventajas que tiene el análisis SAM frente al tradicional enfoque Input/Output, dado que estos efectos in-ducidos representan mayoritariamente el impacto de cualquier shock que pudiera recibir la economía de análisis, por lo que su no incorporación devalúa claramente un estudio de este tipo.

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Comenzando con la tabla 2 su interpretación directa es sencilla, por ejemplo, un shock que se pro-dujera en la economía regional implicaría en el capítulo 1 Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca un efecto propio del 23,7 por ciento, es decir, un efecto sobre la propia actividad productiva, un efecto abierto o indirecto del 6,4 por ciento, es decir, un efecto sobre el resto de las cuentas endógenas y, por ultimo, un efecto inducido del 69,9 por ciento, es decir, un efecto debido al flujo circular de la renta. El resto de las quince cuentas endógenas representaría el conjunto del comportamiento de la economía re-gional, recogiéndose con detalle, el impacto que se estuviera analizando.

Tabla 2. Descomposición de los Efectos netos totales en Efectos propios, abiertos y circulares (en porcentajes)

% N1 % N2 % N3

Efecto propio

Efecto abierto

Efecto inducido

1. Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca 23,7 6,4 69,9 3. Productos químicos 29,8 7,3 62,9 4. Productos metálicos, máquinas y material eléctrico 29,4 7,2 63,4 5. Material de transporte 8,8 7,3 84,0 6. Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco 30,2 7,2 62,6 7. Textiles, cuero y calzados, vestido 25,3 6,8 67,9 8. Papel, artículos de papel, impresión 21,0 7,2 71,8 9. Productos de industrias diversas 31,7 7,3 61,010. Construcción 25,0 7,2 67,811. Recuperación y reparación, comercio y hostelería 20,4 7,2 72,412. Transportes y comunicaciones 23,8 7,4 68,813. Servicios de las instituciones de crédito y seguros 12,7 7,3 80,014. Otros servicios destinados a la venta 8,4 7,1 84,615. Servicios no destinados a la venta 19,5 6,4 74,1

Media simple* 18,2 9,2 72,5

* La media simple está calculada sobre las diecisiete cuentas endógenas.

Fuente: Elaboración propia.

Analizando las variaciones porcentuales que acontecen en los tres casos, dado que, como ya hemos señalado, se asume que no hay cambio tecnológico y que las variaciones en los valores contenidos en las SAM de los año 2010 y 2020 proceden sólo del crecimiento económico pero mantiene la tecnología del año 2000, los porcentajes correspondientes a cada uno de los efectos, tanto para la caída del output como del empleo, obtenidos para las tres simulaciones son los mismos. En este sentido, cabe destacar que el mayor de los tres efectos es el inducido, es decir, el debido al flujo circular de la renta (N3), en to-dos los casos, lo que muestra el interés del modelo utilizado. Le sigue en importancia el efecto propio (N1), como era de esperar, al evaluarse un shock sobre las actividades productivas principalmente.

A continuación mostramos las proyecciones de las simulaciones efectuadas para una potencial inacti-vidad de la central nuclear de Almaraz en la economía de la zona bajo dos escenarios diferentes y sobre dos variables estudiadas: años 2010 y 2020 y el impacto en el output sectorial y en el empleo. En con-creto, presentamos las variaciones en el output sectorial desagregado en efectos para cada una de las tres bases de datos, así como el impacto por la generación de desempleo.

Comenzando por la variación en el output del año 2010 observamos en la tabla 3 como destaca la caída sufrida por la rama Otros servicios destinados a la venta, como era de esperar, ya que es el sector más afectado por la reducción del gasto. El impacto de esta rama de actividad implica un 22,49% de la repercusión total de la clausura de la planta.

En similares porcentajes se encuentra el sector 11 (Recuperación, reparación, comercio y hostelería), a pesar de que esta cuenta no sufre una reducción directa de demanda por parte de la nuclear, segu-

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Tabla 3. Impacto en el output sectorial, año 2010 (miles de euros)

Efecto

Propio (N1)

Abierto (N2)

Circular (N3)

Total Total %

1. Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca –1.532 –417 –4.519 –6.468 12,02 3. Productos químicos –515 –127 –1.086 –1.728 3,21 4. Productos metálicos, máquinas y material eléctrico –498 –123 –1.075 –1.696 3,15 5. Material de transporte –42 –35 –399 –476 0,88 6. Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco –2.096 –500 –4.353 –6.949 12,91 7. Textiles, cuero y calzados, vestido –623 –167 –1.670 –2.460 4,57 8. Papel, artículos de papel, impresión –89 –30 –304 –423 0,79 9. Productos de industrias diversas –333 –77 –641 –1.051 1,9510. Construcción –310 –90 –842 –1.242 2,3111. Recuperación y reparación, comercio y hostelería –2.700 –956 –9.598 –13.254 24,6312. Transportes y comunicaciones –832 –257 –2.402 –3.490 6,4913. Servicios de las instituciones de crédito y seguros –216 –124 –1.359 –1.699 3,1614. Otros servicios destinados a la venta –1.013 –855 –10.235 –12.103 22,4915. Servicios no destinados a la venta –151 –49 –573 –774 1,44

Total –10.948 –3.806 –39.056 –53.810 100,00

Fuente: Elaboración propia.

ramente debido a tratarse de un sector muy sensible, dentro de la economía regional, a variaciones de renta. Es decir, de haberse cerrado la planta, como inicialmente estaba previsto en los planes guberna-mentales españoles, el impacto de ambos sectores supondría un 47% de la repercusión total de la clau-sura.

Le sigue en importancia el Sector Primario y la Industria de la Alimentación, Bebidas y Tabaco, que al igual que la cuenta 11, aunque con menor efecto, se ven fuertemente afectados por el shock a pesar de no tener reducción directa en su demanda. De nuevo se trata de sectores de gran importancia para la economía de la zona donde se ubica la planta, que son altamente sensibles a cualquier variación de renta producida en la economía.

El efecto total de este impacto es superior a 53 millones de euros en 2010 en las cuentas econó-micas regionales, de los que por efectos circulares se alcanzan 39 millones de euros y 10,9 millones de euros por efectos propios. Más residual es la variable N2 —efectos abiertos— con algo más de 3,8 millo-nes de euros.

En resumen, sobre los quince sectores analizados, tan solo cuatro sectores, cap. 14 Otros servi-cios destinados a la venta, cap. 11 Recuperación y reparación, comercio y hostelería, cap. 6 Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco y cap. 1 Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca, recogen el 72,05% del impacto total. Dos aspectos a destacar, en primer lugar, la atomización del efecto en el sentido descrito con anterioridad aunque, en todos los casos son sectores de importancia para la es-tructura económica de la zona y, en segundo lugar, la escasa incidencia en sectores que, a priori, po-drían quedar afectados como Productos de industrias diversas y Productos metálicos, máquinas y ma-terial eléctrico.

Continuando para este mismo año con el impacto en el empleo, tabla 4, vemos como son los mis-mos sectores señalados anteriormente los más afectados. Si nos paramos ahora en la columna de efecto total observamos como después del efecto en el propio Sector Energético, el mayor efecto lo tenemos sin embargo en la rama de Recuperación, reparación, comercio y hostelería.

Vuelven a apreciarse los aspectos de atomización anteriormente descritos. El impacto sobre el empleo en esta perspectiva temporal puede resumirse en algo más de una tercera parte en el Sector Servicios, en concreto los capítulos 11 y 14, Recuperación, reparación, comercio y hostelería y Otros servicios des-tinados a la venta, otra tercera parte por el impacto propio de la central y el último tercio para el resto

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Tabla 4. Impacto en el empleo sectorial, año 2010 (puestos de trabajo)

Efecto

Propio (N1)

Abierto (N2)

Circular (N3)

Total Total %

1. Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca –15,8 –4,3 –46,6 –66,7 6,05 3. Productos químicos –2,3 –0,6 –4,8 –7,6 0,69 4. Productos metálicos, máquinas y material eléctrico –10,6 –2,6 –22,8 –35,9 3,26 5. Material de transporte –0,1 –0,1 –0,9 –1,1 0,10 6. Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco –17,4 –4,2 –36,2 –57,8 5,25 7. Textiles, cuero y calzados, vestido –0,1 0,0 –0,4 –0,5 0,05 8. Papel, artículos de papel, impresión –1,0 –0,3 –3,4 –4,8 0,43 9. Productos de industrias diversas –0,7 –0,2 –1,3 –2,1 0,1910. Construcción –2,9 –0,8 –7,7 –11,4 1,0311. Recuperación y reparación, comercio y hostelería –48,3 –17,1 –171,8 –237,3 21,5312. Transportes y comunicaciones –15,4 –4,8 –44,5 –64,6 5,8613. Servicios de las instituciones de crédito y seguros –2,3 –1,3 –14,3 –17,9 1,6214. Otros servicios destinados a la venta –12,9 –10,9 –130,7 –154,6 14,0315. Servicios no destinados a la venta –6,6 –2,2 –25,0 –33,8 3,06 2. Energía* — — — –406,0 36,84

Total actividades productivas –136,3 –49,3 –510,5 –1.102,1 100,00

* Presentamos la cuenta de Energía (2) al final por tratarse de una cuenta exógena pero que debe ser incluida en esta tabla ya que hay una destrucción de empleo directa por parte de la nuclear en forma de los despidos debidos a su inactividad.

Fuente: Elaboración propia.

de los sectores. En otras palabras, los efectos inducidos hacia el sector servicios y los propios por la inac-tividad de la central suponen más del 70% del impacto económico.

El efecto total en términos de empleo supondría, según las estimaciones que hemos realizado, un aumento del desempleo de algo menos de medio punto porcentual del total regional para el año 2000 (concretamente de alrededor de un 0,4% en este caso).

Tabla 5. Impacto en el output sectorial, año 2020 (miles de euros)

Efecto

Propio (N1)

Abierto (N2)

Circular (N3)

Total Total %

1. Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca –2.312 –629 –6.818 –9.758 10,73 3. Productos químicos –783 –193 –1.653 –2.629 2,89 4. Productos metálicos, máquinas y material eléctrico –759 –187 –1.638 –2.584 2,84 5. Material de transporte –63 –52 –601 –716 0,79 6. Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco –3.160 –754 –6.564 –10.478 11,52 7. Textiles, cuero y calzados, vestido –938 –252 –2.517 –3.708 4,08 8. Papel, artículos de papel, impresión –139 –48 –476 –662 0,73 9. Productos de industrias diversas –514 –119 –989 –1.622 1,7810. Construcción –475 –138 –1.289 –1.902 2,0911. Recuperación y reparación, comercio y hostelería –4.086 –1.447 –14.527 –20.060 22,0612. Transportes y comunicaciones –1.238 –382 –3.576 –5.197 5,7113. Servicios de las instituciones de crédito y seguros –333 –190 –2.090 –2.613 2,8714. Otros servicios destinados a la venta –2.331 –1.967 –23.548 –27.845 30,6215. Servicios no destinados a la venta –227 –74 –864 –1.165 1,28

Total –17.358 –6.431 –67.150 –90.938 100,00

Fuente: Elaboración propia.

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Finalmente, las tablas 5 y 6 muestran los resultados obtenidos para el escenario temporal del año 2020.

De nuevo los resultados son los esperados en cuanto a qué ramas son las más afectadas, con peque-ñas variaciones en las primeras posiciones entre los mismos sectores.

Vuelve a ser la rama de Otros servicios destinados a la venta la que mayor caída sufre, de nuevo de-bido tanto a la gran importancia del sector en la economía regional como a un aumento en la reducción del consumo que, de este sector, realiza la central nuclear. Cabe destacar el bajo impacto que tienen, en términos comparativos, las otras dos ramas que sufren reducción directa de su demanda por parte de la central.

Nuevamente los capítulos contables 11 y 14 suponen más del 50% del impacto por la no continui-dad de la planta, Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco y Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca cerrarían la mayor parte del shock.

El impacto conjunto en el horizonte temporal de 2020 asciende a prácticamente 91 millones de euros, la mayor cifra de impacto de las dos estimaciones realizadas, resultado obtenido a par-tir de los supuestos de partida y evolución económica establecida y descritos en apartados ante-riores.

La tabla 6 cierra el conjunto de estimaciones realizadas para observar el impacto económico por la no continuidad de la central de Almaraz. El resultado global supone una cifra cercana a 2.900 traba-jadores afectados por el cierre de la misma. El impacto ahora varía respecto a cálculos anteriores dado que la cuenta de Otros servicios destinados a la venta va incrementando su caída en términos relati-vos alcanzando prácticamente el 46% del total del impacto. Si a este se le añade el otro sector más ampliamente afectado Recuperación, reparación, comercio y hostelería alcanzan prácticamente dos terceras partes de la alteración económica. Ahora, el capítulo 2 Energía pasa a ser más marginal den-tro de la importancia que tiene. Los tres capítulos destacados suponen una absorción del impacto del 78,12%.

Tabla 6. Impacto en el empleo sectorial, año 2020 (puestos de trabajo)

Efecto

Propio (N1)

Abierto (N2)

Circular (N3)

Total Total %

1. Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca –63,4 –17,3 –187,0 –267,7 9,24 3. Productos químicos –19,6 –4,8 –41,3 –65,7 2,27 4. Productos metálicos, máquinas y material eléctrico –2,4 –0,6 –5,2 –8,3 0,28 5. Material de transporte –0,7 –0,6 –6,4 –7,7 0,26 6. Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco –0,9 –0,2 –1,8 –2,9 0,10 7. Textiles, cuero y calzados, vestido –12,9 –3,5 –34,7 –51,1 1,76 8. Papel, artículos de papel, impresión –0,3 –0,1 –1,0 –1,3 0,05 9. Productos de industrias diversas –5,5 –1,3 –10,6 –17,4 0,6010. Construcción –10,1 –2,9 –27,5 –40,6 1,4011. Recuperación y reparación, comercio y hostelería –107,9 –38,2 –383,5 –529,5 18,2812. Transportes y comunicaciones –18,9 –5,8 –54,4 –79,1 2,7313. Servicios de las instituciones de crédito y seguros –4,5 –2,6 –28,3 –35,4 1,2214. Otros servicios destinados a la venta –111,1 –93,8 –1.122,5 –1.327,4 45,8215. Servicios no destinados a la venta –11,1 –3,6 –42,1 –56,8 1,96 2. Energía* — — — –406,0 14,02

Total actividades productivas –369,2 –175,2 –1.946,4 –2.896,8 100,00

* Presentamos la cuenta de Energía (2) al final por tratarse de una cuenta exógena pero que debe ser incluida en esta tabla ya que hay una destrucción de empleo directa por parte de la nuclear en forma de los despidos debidos a su inactividad.

Fuente: Elaboración propia.

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A modo de resumen, la tabla 7 concentra los principales resultados de las simulaciones efectuadas. En ella se exponen los impactos totales en output y en empleo para la región donde se ubica la central en los dos escenarios temporales analizados.

Tabla 7. Efectos totales en output y empleo en Extremadura

AñoOutput

(miles de euros)Empleo

(puestos de trabajo)

2010 –53.809,5 –1.1022020 –90.938,2 –2.897

Fuente: Elaboración propia a partir de las SAM estimadas.

Especialmente significativos son los impactos sobre el empleo por lo que cabe realizar algún comen-tario adicional. La variabilidad de las cifras se explica por diferentes aspectos, modelo utilizado, supues-tos de partida, carencias en bases de datos además del diferente comportamiento de la economía regio-nal en un período tan largo pero resultan determinantes en el cómputo global.

Si como está previsto, la planta pudiera cerrarse en 2020, dado que recibió en 2010 su nueva li-cencia de operación por 10 años, encontraríamos un escenario de un desempleo generado de 2.897 puestos de trabajo y unos 91 millones de euros en las cuentas regionales. Pero, si se hubiera cerrado en 2010, el impacto hubiera sido prácticamente la mitad. Estas cifras representan un importante shock tanto en la región donde se ubica la planta como en la zona más próxima a la misma.

5. Conclusiones

La conclusión de este trabajo es doble, por una parte, visualizar un modelo económico adecuado para determinar los efectos económicos del cierre de una planta nuclear y, por otra, estimar el impacto real en la economía donde se ubica, en nuestro caso la central nuclear de Almaraz en España. Como he-rramienta de análisis empleamos un Modelo SAM lineal adaptado a nuestro estudio. Los parámetros del modelo han sido obtenidos a partir de la única SAM regional disponible a 1990, actualizada para el años 2000 y proyectada para los años 2010 y 2020.

Podemos hablar de un importante impacto tanto en términos de output como de empleo, dado que la potencial clausura de la central de Almaraz supondría una caída significativa de ambos. Si tenemos en cuenta, además, que la simulación realizada no contempla toda la reducción de actividad dado que, por ejemplo, no se incluye la reducción de consumo energético, de gran importancia en este caso, dado que la cuenta de energía es exógena y por lo tanto fija, podemos concluir diciendo que la reducción de la ac-tividad de la central nuclear tendría un importante efecto negativo sobre la economía regional.

Más en concreto, si como establece la legislación en España, la planta cerrara en 2020, el pano-rama económico que describiría sería de un impacto en términos de empleo en torno a 2.900 trabajado-res afectados (directos, indirectos e inducidos) y de un shock en torno a 91 millones de euros sobre las cuentas económicas regionales. Entendemos que la zona más próxima a la central sería la que recibiría el impacto directo y que, de alguna manera, deberían arbitrase ayudas que minoraran este efecto.

Teniendo en cuenta que el parque nuclear mundial es bastante antiguo, plantas nucleares que estu-vieran en fase de clausura o cierre o que estuvieran planeando tal decisión deberían tener en cuenta que se producen este tipo de efectos económicos y que deberían arbitrase potenciales compensaciones o ayudas, especialmente en las áreas más cercanas a las centrales.

6. Anexo

Estructura de la SAM utilizada para los años 2010 y 2020 así como la distribución original y final de cuentas.

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Los datos originales utilizados se obtienen de la única SAM regional existente referida a 1990 (De Mi-guel y Manresa, 2004, y Llop, Manresa y De Miguel, 2002). Debido al importante desfase temporal de esta matriz, ha resultado necesario desarrollar una actualización de la misma. En nuestro caso hemos empleado el método de actualización de entropía cruzada (Golan, Judge y Robinson, 1994, y Robin-son, Cattaneo y EL-Said, 2001). En líneas generales, este procedimiento exige disponer tan sólo de una matriz SAM de partida (en nuestro caso, la anterior SAM-1990), así como de los totales por filas o co-lumnas (marginales) en el nuevo año de referencia para cada una de las cuentas incorporadas. En esta actualización hemos optado por considerar el año 2000 como año de referencia para la nueva SAM pro-yectándola para 2010 y 2020.

Producción: 16 sectores.

Cuenta 1: Agricultura, silvicultura y pesca. Cuenta 2: Energía, minerales y productos minerales no metálicos. Cuenta 3: Productos químicos. Cuenta 4: Productos metálicos, máquinas y material eléctrico. Cuenta 5: Material de transporte. Cuenta 6: Industrias de la alimentación, bebidas y tabaco. Cuenta 7: Textiles, cuero y calzados, vestido. Cuenta 8: Papel, artículos de papel, impresión. Cuenta 9: Produc-tos de industrias diversas. Cuenta 10: Construcción. Cuenta 11: Recuperación y reparación, comercio y hostelería. Cuenta 12: Transportes y comunicaciones. Cuenta 13: Servicios de las instituciones de cré-dito y seguros. Cuenta 14: Otros servicios destinados a la venta. Cuenta 15: Servicios no destinados a la venta.

Factores de producción: 2 sectores.

Cuenta 16: Factor trabajo. Cuenta 17: Factor capital. Bienes de consumo: 1 sector. Cuenta 18: Consumo privado. Ahorro/Inversión. 1 sector. Cuenta 19: Cuenta agregada de capital. Impuestos: 6 sectores. Cuenta 20: Impuestos netos indirectos. Cuenta 21: Impuestos directos. Gobierno: 1 sector. Cuenta 22: Gobierno. Sector exterior: 1 sector. Cuenta 23: Sector exterior.

Anexo. Matriz de contabilidad social de Extremadura del año 2010 (millones de euros)

CuentaCuenta

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 1.023,9 0,3 8,8 0,3 0,0 783,5 5,8 0,0 63,9 0,9 147,9 0,0 0,0 2 41,8 182,3 9,0 122,9 0,5 23,8 3,3 1,2 11,7 422,6 86,1 98,3 6,2 3 179,9 3,8 12,4 8,5 0,1 15,5 3,1 1,9 11,9 61,5 17,2 0,8 0,4 4 143,0 70,2 0,9 150,7 0,2 18,0 1,9 0,1 9,5 379,6 11,4 22,3 4,3 5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,6 7,2 0,0 6 116,8 0,0 0,0 0,0 0,0 98,2 0,3 0,0 0,0 0,0 335,4 0,0 0,0 7 1,5 0,1 0,1 1,1 0,0 1,0 33,5 0,1 1,3 1,0 2,3 1,9 0,2 8 0,6 2,4 0,5 1,8 0,0 11,8 0,5 15,6 1,1 7,0 10,4 5,0 7,2 9 35,1 2,0 1,3 4,4 0,0 10,6 1,6 0,3 77,6 88,6 30,5 40,6 1,010 14,7 3,4 0,1 9,8 0,0 2,1 0,3 0,0 1,1 0,0 30,2 14,1 17,911 106,6 41,8 3,3 49,3 0,2 67,1 6,5 3,8 21,3 195,0 149,6 122,4 11,812 126,0 27,6 4,3 28,6 0,1 49,8 3,3 2,5 12,1 283,7 173,4 61,6 32,313 50,8 96,2 0,9 28,8 0,1 30,0 4,2 2,1 13,3 142,4 174,1 237,4 9,814 28,8 22,9 0,4 9,2 0,1 13,6 1,2 1,7 4,1 109,7 112,1 34,4 30,515 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,016 246,3 203,2 16,7 130,2 8,7 194,6 64,4 23,4 85,4 1.095,0 852,3 355,4 431,317 1.910,0 572,7 8,7 59,4 6,2 146,6 12,6 11,6 30,7 593,9 1.848,5 415,8 295,718 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,019 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,020 –186,2 57,8 4,5 43,8 3,1 55,2 19,4 7,7 26,6 376,8 326,5 78,2 78,021 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,022 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,023 378,3 665,4 644,5 1.297,0 134,0 1.112,0 634,7 109,0 325,9 0,0 420,9 257,7 32,3

Total 4.218,0 1.952,0 717,0 1.946,0 154,0 2.634,0 797,0 181,0 697,0 3.758,0 4.730,0 1.753,0 959,0

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Anexo. Matriz de contabilidad social de Extremadura del año 2010 (millones de euros) (cont.)

CuentaCuenta

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Total

1 0,9 16,9 0,0 0,0 718,9 290,9 0,0 0,0 0,0 1.155,1 4.217,9 2 12,4 50,2 0,0 0,0 531,0 5,7 0,0 0,0 0,0 343,1 1.952,0 3 44,2 77,2 0,0 0,0 265,0 0,0 0,0 0,0 0,0 13,2 716,6 4 8,7 243,0 0,0 0,0 315,1 480,3 0,0 0,0 0,0 86,9 1.946,1 5 0,0 0,5 0,0 0,0 145,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,1 153,7 6 1,8 21,6 0,0 0,0 1.757,5 25,4 0,0 0,0 0,0 276,6 2.633,6 7 1,0 10,6 0,0 0,0 737,1 1,9 0,0 0,0 0,0 1,8 796,5 8 8,0 25,8 0,0 0,0 82,9 0,2 0,0 0,0 0,0 0,1 181,0 9 12,4 39,2 0,0 0,0 187,5 83,8 0,0 0,0 0,0 81,1 697,510 10,5 49,1 0,0 0,0 320,5 3.283,8 0,0 0,0 0,0 0,0 3.757,711 33,8 101,4 0,0 0,0 3.767,5 15,0 0,0 0,0 0,0 33,1 4.729,512 41,3 224,7 0,0 0,0 619,8 21,3 0,0 0,0 0,0 40,7 1.753,113 20,0 28,8 0,0 0,0 119,2 0,7 0,0 0,0 0,0 0,0 958,714 63,2 222,6 0,0 0,0 2.751,0 57,1 0,0 0,0 0,0 0,0 3.462,515 0,0 2,3 0,0 0,0 244,4 0,0 0,0 0,0 4.781,1 0,0 5.027,716 748,6 3.092,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7.548,017 2.042,1 325,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 8.279,818 0,0 0,0 7.548,0 8.279,8 0,0 0,0 0,0 0,0 3.673,6 113,2 19.614,619 0,0 0,0 0,0 0,0 4.365,4 0,0 0,0 0,0 0,0 4.088,7 8.454,120 192,4 496,3 0,0 0,0 248,0 0,0 0,0 0,0 51,1 0,0 1.879,021 0,0 0,0 0,0 0,0 2.438,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 2.438,922 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 4.187,8 1.879,0 2.438,9 0,0 0,0 8.505,723 221,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 6.233,7

Total 3.463,0 5.028,0 7.548,0 8.280,0 19.615,0 8.454,0 1.879,0 2.439,0 8.506,0 6.234,0 0,0

Anexo. Matriz de contabilidad social de Extremadura del año 2020 (millones de euros)

CuentaCuenta

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 1.265,0 0,4 10,9 0,3 0,0 968,0 7,2 0,0 79,0 1,1 182,7 0,0 0,0 2 51,7 225,2 11,1 151,8 0,6 29,4 4,1 1,5 14,5 522,2 106,4 121,4 7,6 3 222,3 4,7 15,4 10,5 0,1 19,1 3,8 2,3 14,7 76,0 21,3 1,0 0,5 4 176,7 86,7 1,2 186,2 0,2 22,2 2,3 0,1 11,7 469,0 14,1 27,6 5,3 5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,7 8,9 0,0 6 144,3 0,0 0,0 0,0 0,0 121,3 0,4 0,0 0,0 0,0 414,4 0,0 0,0 7 1,9 0,2 0,1 1,3 0,0 1,2 41,4 0,1 1,6 1,2 2,9 2,4 0,3 8 0,8 2,9 0,6 2,2 0,0 14,6 0,6 19,3 1,4 8,6 12,9 6,2 8,9 9 43,3 2,4 1,7 5,4 0,0 13,1 1,9 0,4 95,9 109,5 37,6 50,1 1,210 18,2 4,2 0,1 12,1 0,0 2,6 0,3 0,1 1,4 0,0 37,3 17,4 22,111 131,6 51,6 4,1 60,9 0,3 82,9 8,0 4,7 26,3 240,9 184,9 151,2 14,612 155,7 34,1 5,3 35,4 0,1 61,5 4,1 3,1 14,9 350,5 214,2 76,1 39,913 62,8 118,8 1,1 35,6 0,1 37,1 5,1 2,6 16,4 176,0 215,1 293,3 12,114 35,6 28,3 0,5 11,3 0,1 16,8 1,5 2,1 5,1 135,6 138,5 42,5 37,615 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,016 304,3 251,1 20,7 160,8 10,8 240,4 79,6 28,9 105,5 1.353,0 1.053,0 439,1 532,817 2.359,7 707,6 10,7 73,4 7,7 181,1 15,6 14,3 37,9 733,7 2.283,7 513,7 365,418 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,019 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,020 –230,1 71,4 5,6 54,1 3,8 68,2 24,0 9,5 32,8 465,5 403,4 96,6 96,421 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,022 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,023 467,4 822,0 796,3 1.603,0 166,0 1.374,0 784,1 135,0 402,6 0,0 520,0 318,4 39,8

Total 5.211,0 2.412,0 885,0 2.404,0 190,0 3.254,0 984,0 224,0 862,0 4.643,0 5.843,0 2.166,0 1.184,0

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Anexo. Matriz de contabilidad social de Extremadura del año 2010 (millones de euros) (cont.)

CuentaCuenta

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Total

1 1,1 20,9 0,0 0,0 888,1 359,3 0,0 0,0 0,0 1.427,1 5.211,12 15,3 62,0 0,0 0,0 656,0 7,1 0,0 0,0 0,0 423,9 2.411,63 54,7 95,3 0,0 0,0 327,4 0,0 0,0 0,0 0,0 16,2 885,44 10,8 300,3 0,0 0,0 389,2 593,3 0,0 0,0 0,0 107,3 2.404,35 0,0 0,6 0,0 0,0 179,2 0,1 0,0 0,0 0,0 0,1 189,96 2,2 26,7 0,0 0,0 2.171,3 31,4 0,0 0,0 0,0 341,7 3.253,87 1,2 13,1 0,0 0,0 910,7 2,3 0,0 0,0 0,0 2,2 984,18 9,9 31,9 0,0 0,0 102,4 0,2 0,0 0,0 0,0 0,2 223,69 15,3 48,5 0,0 0,0 231,6 103,6 0,0 0,0 0,0 100,2 861,710 13,0 60,7 0,0 0,0 395,9 4.057,1 0,0 0,0 0,0 0,0 4.642,611 41,8 125,3 0,0 0,0 4.654,6 18,6 0,0 0,0 0,0 40,9 5.843,212 51,0 277,7 0,0 0,0 765,8 26,4 0,0 0,0 0,0 50,3 2.165,913 24,8 35,6 0,0 0,0 147,2 0,9 0,0 0,0 0,0 0,0 1.184,514 78,1 275,1 0,0 0,0 3.398,7 70,6 0,0 0,0 0,0 0,0 4.277,915 0,0 2,8 0,0 0,0 301,9 0,0 0,0 0,0 5.906,9 0,0 6.211,616 924,9 3.820,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 9.325,317 2.523,0 401,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 10.229,418 0,0 0,0 9.325,3 10.229,4 0,0 0,0 0,0 0,0 4.538,6 139,9 24.233,219 0,0 0,0 0,0 0,0 5.393,3 0,0 0,0 0,0 0,0 5.051,5 10.444,820 237,7 613,2 0,0 0,0 306,5 0,0 0,0 0,0 63,1 0,0 2.321,421 0,0 0,0 0,0 0,0 3.013,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 3.013,222 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 5.173,9 2.321,4 3.013,2 0,0 0,0 10.508,523 273,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7.701,5

Total 1,1 20,9 0,0 0,0 888,1 359,3 0,0 0,0 0,0 1.427,1 5.211,1

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Extremadura. BBV.

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Resumen de los estudios

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Alejandro Cardenete et al., en el trabajo «Una revisión de las matrices de contabilidad social y de los modelos de equilibrio general aplicado en España» señalan cómo en las últimas décadas, la modeli-zación a través de las tablas Input/Output y las matrices de contabilidad social, se han convertido en un área muy fructífera de investigación económica. Además, distintas técnicas económicas de análisis y di-ferentes modelos, profundizan en materias como las tablas Input/Output y las matrices de contabilidad social, sobre las que se lleva a cabo un análisis básico. El trabajo revisa también las contribuciones reali-zadas, para la economía española en el ámbito mencionado de las matrices de contabilidad social y de los modelos de equilibrio general, aplicados tanto a nivel nacional como regional.

Francisco Parra, en su trabajo «Información necesaria para construir una matriz Input/Output. Ma-triz Input/Output de Cantabria» muestra que el marco Input/Output es una operación estadística de sín-tesis, que investiga las relaciones productivas con suficiente detalle. Por ello su elaboración requiere del estudio y análisis un amplio elenco de estadísticas, siendo en la mayor parte de las ocasiones necesaria la elaboración de operaciones estadísticas específicas para disponer de información de áreas que no es-tán suficientemente cubiertas con la información estadística que se produce. El mismo autor se refiere al marco Input/Output (MIO) de Cantabria, indicando que es una adaptación de la metodología de cuen-tas nacionales y tablas Input/Output europeas, SEC-95, a las particularidades de las economía regional, habiéndose acometido para su elaboración dos investigaciones estadísticas: entrevistas directas con la dirección de las 30 empresas industriales y de servicios más relevantes de la región, y una encuesta a 1.000 empresas sobre sus operaciones de consumos intermedios e inversión. Asimismo se ha realizado explotaciones específicas para el MIO de las principales estadísticas estructurales y registros administrati-vos relativos al empleo y actividad y a las liquidaciones presupuestarias.

Carmen Ramos et al., nos explican, en su trabajo titulado «Un análisis de la descomposición de la rama eléctrica en la tabla Input/Output» la importancia del sector de energía en el conjunto de la eco-nomía de nuestro país. Para alcanzar este objetivo se emplea la metodología Input/Output dada su ca-pacidad de síntesis y análisis, así como por posibilitar un conocimiento global de la economía al mostrar tanto las interrelaciones entre los diferentes sectores como la demanda final o las relaciones de comercio exterior. La primera etapa de este estudio consiste en construir una matriz simétrica para España, refe-rida al año 2007, por ser este el último año para el cual el INE ha publicado matrices de origen y destino. Lo que aquí se presenta consiste en la etapa inicial de dicho análisis, en la que se lleva a cabo un estudio individualizado de la rama «Producción y Distribución eléctrica» desagregando todas las tecnologías de generación renovables y convencionales de una forma homogénea.

Agustín Cañada, en su estudio titulado «Las tablas Input/Output y el tratamiento de los productos y ramas de la energía: aspectos estadísticos y metodológicos» ofrece una panorámica de la evolución y ca-racterísticas actuales del tratamiento de la energía, tanto en los sistemas contables convencionales (SCN y SEC), como en algunas extensiones de los mismos, fundamentalmente las relacionadas con el desarro-llo de la contabilidad medioambiental, de acuerdo con la metodología de las Naciones Unidas. El trabajo muestra detalles sobre los Sistemas Input/Output y contabilidad de la energía, y examina la evolución de los sistemas de cuentas nacionales. También analiza la relación entre el marco Input/Output (SCN/ SEC)

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y el tratamiento de la energía: productos, ramas y operaciones. Finalmente trata sobre algunas extensio-nes del sistema Input/Output al campo de la energía como las cuentas de la energía de la contabilidad medioambiental y otras extensiones.

Blanca Simón et al., tras repasar en su trabajo «Efectos económicos de la energía eólica en Aragón (1996-2012)» la evolución del sector eólico en España, estiman —a través del modelo de demanda de Leontief del marco Input/Output— la producción y el empleo generados en Aragón entre 1996 y 2012 por la construcción y puesta en funcionamiento de los parques eólicos. Asimismo, cuantifican la contri-bución de la producción de energía eólica a la mejora medioambiental y a la disminución de la depen-dencia energética exterior. El volumen de empleo total generado por la inversión en parques eólicos para el conjunto del período 1996-2007 ha sido, en promedio, de unos 1.183 puestos de trabajo anua-les (no acumulativos), y para el período 2009-2012, si se cumpliesen las previsiones, sería de 2.481 em-pleos anuales. La generación de energía eléctrica por parte de las empresas eólicas, derivada de un au-mento de la demanda final, genera anualmente una demanda regional que supera los 63,6 millones de euros, es decir, algo más de 37 millones de euros por cada 1.000 MW instalados (precios de adquisición de 2009). Adicionalmente, por cada 1.000 MW de potencia instalada en funcionamiento se mantienen unos 500 empleos en la Comunidad Autónoma.

En el trabajo de Ángeles Cámara Sánchez et al., cuyo título es «Socio economic impact assessment of future CSP (Concentrating Solar Power) deployment in Spain using an extended social accounting ma-trix» se muestra que la tecnología solar termoeléctrica puede desempeñar un papel importante en el mix energético futuro de España. Con el fin de evaluar si las políticas de apoyo existentes y futuras se justi-fican por razones de bienestar social, se muestra que es necesario llevar a cabo un análisis integrado de los impactos asociados. Este trabajo evalúa los impactos socio-económicos asociados a los las inversio-nes en solar termoeléctrica que requiere el plan de energías renovables 2011-2020. Para este propósito, se amplía la matriz española de contabilidad social del año 2008 con seis cuentas de energía renovable, y se utiliza un modelo multisectorial para analizar los efectos sobre la economía española, así como en la creación de empleo. Los resultados muestran que, además de los beneficios ambientales, las inversiones en solar termoeléctrica tienen un impacto positivo en los sectores productivos fuertemente afectados por la crisis, como la construcción, las industrias del metal y las actividades industriales.

Michael Hartner en su trabajo titulado «A product orientate view on energy use», presenta un mo-delo Input/Output para Austria ampliado con los sectores de la energía. El modelo puede ser aplicado para evaluar los flujos de energía integrados entre 57 sectores de la economía austriaca para varios vec-tores energéticos finales. Las importaciones y exportaciones se modelizan utilizando un enfoque de dos regiones: Austria y el resto del mundo. El modelo se utiliza como base para estimar el potencial de aho-rro de energía de diversas medidas desde una perspectiva de producto final con la matriz de inputs pri-marios la cual se parece a las cadenas globales de suministro de bienes y servicios. Se muestran algunos resultados preliminares de los flujos de energía austriacos y también se discuten los conceptos para eva-luar los efectos de los cambios en las cadenas de suministro de las necesidades energéticas.

Iñaki Arto titula su estudio «Cuantificación de escenarios de emisiones de CO2: El caso del País Vasco.» En él se presenta una descripción de un modelo Input/Output desarrollado para la cuantifi-cación de escenarios de emisiones de CO2 en el marco de la lucha contra el cambio climático a escala re-gional. El modelo relaciona el nivel de actividad económica con las emisiones de CO2 y los flujos de ma-teriales y energía que las generan. Gracias al nivel de detalle del análisis, el modelo permite cuantificar los efectos en términos de CO2, empleo y PIB de una gran variedad de políticas. Este modelo fue utili-zado en la elaboración del Plan Vasco de Lucha contra el Cambio Climático 2008-2012.

«El sector energético: fuentes estadísticas de análisis en la C.A. de Euskadi», es el título del estudio de María Victoria García Olea et al., en el que se repasan las principales fuentes estadísticas de análisis del sector energético que figuran en el Plan Vasco de Estadística 2010-2012: la Estadística Industrial, el marco Input/Output y la operación denominada Datos Energéticos de la C.A. de Euskadi. En este trabajo se exponen las principales características metodológicas de las tres operaciones, además de algunos re-sultados inmediatos relacionados con el sector objeto de análisis. Los autores muestran que la Estadística Industrial es una herramienta que permite, con carácter anual, conocer la importancia del sector ener-gético en la C.A. de Euskadi, medida ésta por las principales macro magnitudes y la cuenta de pérdi-das y ganancias, para el conjunto del sector y para los distintos subsectores. En el caso del marco Input/

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Output, se describen algunas de las posibilidades que ofrece el análisis Input/Output para el estudio del sector energético, a partir de las matrices de los coeficientes técnicos y de la inversa de Leontieff, obteni-das de la matriz simétrica. Finalmente, se analizan los objetivos, características y fuentes de información para la realización del balance energético de la C.A. de Euskadi.

Cierra el amplio conjunto de los trabajos aquí editados el de Juan Antonio Vega Cervera et al. que no pudo ser presentado en la Jornada. En su estudio titulado «Impacto económico de la clausura de una planta nuclear, Almaraz (España)» se hace un análisis del impacto económico y en el empleo cuando una planta nuclear es clausurada. El tema es de notoria actualidad e importante por los efectos econó-micos, puesto que las centrales nucleares son motores de actividad económica en las zonas donde se ubican. El objetivo de este trabajo es doble, por una parte, mostrar una metodología adecuada para el tipo de análisis realizado y, por otra, sensibilizar sobre las implicaciones económicas de este tipo de te-mas. El estudio utiliza un modelo SAM lineal con metodología de entropía cruzada para ajuste de datos. El análisis empírico se efectúa sobre la central nuclear de Almaraz en España. La elección no es aleato-ria, dado que se trata de una planta que reúne las características generales de algunas plantas nucleares en el mundo. La central, con unos 30 años de funcionamiento, está ubicada en una zona rural de escasa densidad de población y eminentemente agraria, y es motor de la actividad económica de la zona donde se ubica. Los resultados del análisis Input/Output del supuesto cierre sugieren un claro impacto nega-tivo tanto en términos de empleo como de generación de valor añadido, fundamentalmente en la zona donde se ubica.

El conjunto de trabajos aquí recogidos muestra la relevancia y la capacidad de los análisis en base a la metodología Input/Output. Recoge también un significativo número de estudios centrados o relacio-nados con el ámbito de la energía, si bien es cierto que el mayor énfasis se pone en los análisis relativos a las energías renovables y, en particular, la eólica y la solar.

También se pone de manifiesto la importancia, no sólo de contar con metodología sino con informa-ción de partida o de entrada en los modelos, precisa, rigurosa y coherente. Igualmente, parece clara la necesidad de tratar de precisar metodológicamente el alcance de los trabajos.

No menos importante es la necesidad que parece aflorar del conjunto de trabajos de examinar la energía, analizar la producción y distribución de electricidad contemplando el conjunto de tecnologías y examinando también los efectos netos de las políticas energéticas en cuanto efectos económicos direc-tos, indirectos e inducidos.

A esto hay que añadir la contribución que suponen las visiones de trabajos que no tienen por objeto el ámbito vasco o español y que abren posibilidades futuras de comparaciones, que pueden enriquecer y mucho nuestro entendimiento de la compleja relación energía, industria y economía.

Quizás este podría ser el primer paso a dar con una visión integradora, global y lo más amplia posi-ble; aunar la riqueza de análisis de trabajos y esfuerzos por poder tener una visión económica rigurosa de las relaciones de la energía con la economía, utilizando los modelos y las metodologías que son ob-jeto de los trabajos editados en este «report» de la Cátedra de Energía de Orkestra, que reitera su agra-decimiento a todos los autores por su contribución al mismo.

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Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad

Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad es un centro para el análisis y debate sobre la com-petitividad territorial nacido en el año 2006 en el seno de la Fundación Deusto, Universidad de Deusto, como resultado de la convergencia en tre diferentes iniciativas estratégicas, privadas y públicas.

Mediante una investigación de excelencia, programas de instrucción especializados, y la permanente interacción con los agentes eco nómicos —administraciones locales, regionales y nacionales, la Unión Eu-ropea, empresas, cen tros tecnológicos, organizaciones empresaria les, asociaciones clúster, etc.—, Or-kestra busca fortalecer la competitividad tanto de la economía como de la sociedad vasca, insertas am-bas en dinámicas que van más allá de los límites admi nistrativos de la Comunidad Autónoma, tenien do siempre en cuenta la necesidad de promover un desarrollo sostenible.

Los principales objetivos de Orkestra son:

— Analizar la competitividad de la economía y la sociedad vasca en el marco cambiante de las rela-ciones económicas globales.

— Reflexionar sobre las sendas apropiadas para la mejora de la competitividad y el bienestar de los ciudadanos.

— Evaluar el impacto de las políticas, los ins trumentos —públicos y privados— y las he rramientas aplicadas para la mejora de la competitividad.

— Construir y proponer, con los actores so cioeconómicos, estrategias competitivas apropiadas.

En Orkestra participan de manera activa una serie de Administraciones Públicas y empresas que co-laboran de manera fundamental en su desarrollo: Sociedad para la Promoción y Re conversión Indus-trial, (SPRI)-Gobierno Vasco (GV); Diputación Foral de Gipuzkoa; Euskaltel, S.A.; Kutxa, Repsol YPF-Pe-tronor.

Para más información: www.orkestra.deusto.es

Cátedra de Energía de Orkestra

La Cátedra de Energía constituye un área de co nocimiento de Orkestra orientada a reflexionar y a aportar elementos al debate sobre el logro de una energía eficiente, medioambientalmente sostenible, y que contribuya a la competitividad.

La dinámica de trabajo sigue la filosofía de las tres íes de Orkestra: Investigación, Interacción e Ins-trucción.

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Las líneas básicas de investigación, en las que la Cátedra centra su actividad actualmente, son:

— Energía: Economía y Mercados.— Energía e Industria: Competitividad y Desarrollo Industrial.

Cabe destacar las publicaciones «Los retos del sector energético», «Hacia una economía baja en car-bono: experiencias internacionales», «Gas no convencional: Shale Gas» y «Energía y tributación ambien-tal», que recogen el resultado de los trabajos que se desarrollan en el marco de las líneas de investiga-ción de la Cátedra de Energía.

Entre las actuaciones en el ámbito de la interacción, se ha organizado el Seminario internacional «Energía e Industria: Innovación y desarrollo tecnológico en el nuevo escenario energético» con el Ente Vasco de la Energía (EVE), la jornada «Gas no convencional: Shale Gas» con el Comité Español del Con-sejo Mundial de la Ener gía (CECME) y la jornada sobre «Energía y Tributación Ambiental» en colabora-ción con Economics for Energy. Estas jornadas han contado con la presen cia de profesionales del sector energético, de instituciones públicas y del ámbito académico. Además, se han llevado a cabo dos Semi-narios internos «Mercados Eléctricos y Renovables» y «Nuevo entorno energético: Implicaciones para las políticas energéticas, industriales y tecnoló gicas». Además, la Cátedra ha puesto en marcha el curso «Energía y Competitividad, Gas, Redes y Renovables», que se encuentra en su segunda edición y que cuenta con un denso programa, impartido por profesionales, de larga trayectoria, especialistas de cada campo objeto de estudio; e incluye además visitas de instalaciones técnicas relacionadas con la energía.

La Cátedra de Energía cuenta con el apoyo de los patronos de Orkestra y de la propia Cátedra: Repsol YPF-Petronor, Boston Consulting Group (BCG), Ente Vasco de la Energía (EVE) e Iberdrola.

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Un sector fundamental en la economía es el sector energético, el cual requiere de un estudio y análisis pormenorizado, con el objetivo de determinar su importancia real y su potencial de crecimiento y de arrastre de la economía y la creación de empleo.

El presente documento recoge las ponencias presentadas en la jornada «Evolución y contrastes de las metodologías sobre la relación economía-industria y empleo», organizada por la Cátedra de Energía de Orkestra-Instituto Vasco de Competitividad. La jornada examinó la interrelación de energía-industria y empleo en el nuevo contexto energético con un enfoque internacional y con aplicación al País Vasco o España y tratando en particular algunos países europeos, mediante la metodología Input/Output y el análisis de modelos sectoriales.

Una de las principales fortalezas de esta metodología, es sin duda, su capacidad para examinar el impacto sobre variables económicas de interés como la producción o el empleo.

Con este documento se trata de recoger, con una visión integradora, global y lo más amplia posible, diferentes estudios que analizan la relación de la energía con la economía, utilizando las metodologías citadas para tener una visión económica rigurosa de estas relaciones.

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